Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.49 1	0.51 39	1.16 13	0.70 49	0.34 8	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 6	0.92 73	0.65 76	0.53 34	0.65 1	0.59 22	0.28 111	0.24 150	0.25 93	0.21 106	0.23 51	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BPD-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 6	0.62 4	0.39 35	0.42 2	0.35 31	0.71 2	1.33 55	0.53 2	0.88 65	0.61 66	0.33 2	0.65 1	0.74 65	0.22 29	0.14 1	0.24 64	0.23 162	0.20 13	0.28 19

BridgeDepth_RVC	0.56 3	0.51 39	1.09 7	0.58 1	0.38 19	0.98 11	0.23 3	1.42 16	0.86 8	0.61 18	0.52 13	0.51 42	0.81 140	0.93 13	0.50 7	0.34 262	0.16 5	0.23 38	0.18 33	0.20 13	0.24 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.58 4	0.53 52	1.13 9	0.61 3	0.27 1	1.28 41	0.36 33	1.56 26	1.05 25	0.59 10	0.37 4	0.58 60	0.65 76	0.93 13	0.45 1	0.25 57	0.15 4	0.19 5	0.17 23	0.23 51	0.23 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.61 5	0.45 18	1.19 15	0.71 55	0.45 53	1.00 13	0.26 7	1.33 13	1.55 93	0.62 21	0.64 27	0.44 30	0.49 27	1.06 33	0.51 13	0.28 111	0.23 118	0.24 64	0.17 23	0.21 28	0.36 95

MLG-Stereo_test3	0.66 6	0.40 4	1.55 47	0.64 13	0.65 163	2.21 103	0.31 15	1.69 46	0.81 4	0.59 10	0.54 15	0.56 56	0.33 2	0.98 18	0.60 28	0.21 22	0.23 118	0.24 64	0.17 23	0.20 13	0.34 62

LG-Stereo_L1	0.67 7	0.55 59	1.50 39	0.78 85	0.54 101	1.71 75	0.33 21	1.96 71	0.83 6	0.62 21	0.41 7	0.40 16	0.43 14	1.42 126	0.55 18	0.24 42	0.28 225	0.23 38	0.18 33	0.22 43	0.30 29

MonSter++	0.68 8	0.44 17	0.97 1	0.65 18	0.36 10	1.63 71	0.25 6	1.13 6	0.93 13	0.67 35	0.44 9	0.57 59	0.53 34	0.83 4	0.68 47	0.19 8	0.19 28	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 481

SGD-Stereo	0.68 8	0.46 20	1.13 9	0.90 145	0.33 6	2.42 125	0.44 67	1.17 8	0.75 2	0.87 104	0.53 14	0.55 53	0.53 34	1.50 147	0.50 7	0.34 262	0.14 1	0.25 93	0.19 54	0.23 51	0.27 14

LG-Stereo_L2	0.69 10	0.54 57	1.56 49	0.74 62	0.48 67	2.32 117	0.28 8	1.87 60	0.80 3	0.60 14	0.43 8	0.38 10	0.45 18	1.38 117	0.54 17	0.24 42	0.28 225	0.23 38	0.18 33	0.22 43	0.32 39

S2M2_L	0.69 10	0.59 93	1.35 29	0.92 161	0.55 108	1.07 15	0.20 1	1.17 8	1.61 120	0.61 18	0.82 53	0.86 138	0.47 20	0.92 12	0.71 56	0.36 307	0.33 270	0.27 154	0.27 243	0.37 281	0.33 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonStereo	0.70 12	0.47 22	1.57 51	0.69 41	0.88 268	1.19 23	0.39 39	2.57 148	0.93 13	0.62 21	0.66 30	0.37 5	0.36 6	1.01 20	0.59 22	0.16 1	0.38 323	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.52 232

Monster-pub-eth3d	0.70 12	0.47 22	1.58 52	0.69 41	0.89 270	1.18 20	0.39 39	2.57 148	0.93 13	0.62 21	0.66 30	0.37 5	0.36 6	1.03 25	0.59 22	0.16 1	0.35 292	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.53 241

MonSter	0.70 12	0.47 22	1.58 52	0.69 41	0.89 270	1.19 23	0.39 39	2.57 148	0.93 13	0.62 21	0.66 30	0.37 5	0.35 5	1.08 39	0.59 22	0.16 1	0.36 302	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.52 232

Pro-Stereo	0.73 15	0.35 2	1.04 5	0.69 41	0.44 50	3.10 192	0.34 27	0.72 3	1.57 101	0.55 6	0.57 17	0.62 69	0.27 1	2.06 243	0.75 69	0.28 111	0.16 5	0.30 245	0.25 203	0.21 28	0.27 14

IGEV	0.74 16	0.39 3	1.16 13	0.73 59	1.31 417	2.78 156	0.38 34	1.81 54	1.03 22	0.80 73	0.72 37	0.35 3	0.42 13	1.11 49	0.52 15	0.19 8	0.23 118	0.22 26	0.19 54	0.18 1	0.33 51

DEFOM-Stereo	0.75 17	0.62 116	1.22 17	0.74 62	0.51 87	3.39 243	0.43 61	1.00 5	0.91 10	0.91 123	0.61 22	0.45 33	0.43 14	1.78 200	0.50 7	0.27 89	0.18 16	0.22 26	0.16 11	0.21 28	0.43 154

HiDET	0.76 18	0.42 6	1.03 3	0.67 29	0.40 38	2.63 146	0.28 8	1.62 34	0.94 17	0.64 28	0.46 11	0.52 46	0.49 27	1.19 60	1.24 221	0.19 8	0.19 28	0.18 2	0.16 11	0.19 3	1.77 451

Wavelet-MonSter	0.77 19	0.52 48	2.45 85	0.70 49	0.80 232	1.61 69	0.30 14	1.19 11	1.61 120	0.59 10	0.71 34	0.39 13	0.53 34	1.20 66	1.12 187	0.16 1	0.46 382	0.20 8	0.18 33	0.20 13	0.40 128

FoundationStereo	0.77 19	0.42 6	1.20 16	0.95 190	1.01 314	0.70 5	0.35 31	0.78 4	4.64 549	0.64 28	0.38 6	0.73 102	0.77 118	0.96 16	0.50 7	0.29 138	0.24 150	0.23 38	0.16 11	0.18 1	0.32 39

VMBase	0.78 21	0.56 65	1.94 72	0.65 18	0.36 10	1.70 74	0.42 57	1.33 13	1.41 64	0.86 96	1.13 119	0.92 162	0.73 99	1.28 82	0.85 111	0.26 76	0.23 118	0.24 64	0.18 33	0.24 61	0.27 14

CSFM-Stereo	0.78 21	0.41 5	1.03 3	0.64 13	0.32 4	2.64 147	0.31 15	1.45 18	0.82 5	0.76 58	0.54 15	0.56 56	0.51 32	0.94 15	1.08 181	0.19 8	0.18 16	0.18 2	0.16 11	0.20 13	2.63 483

FlowAnything_test	0.79 23	0.65 133	1.32 26	0.83 101	0.59 131	2.29 114	0.65 163	1.45 18	1.03 22	1.06 154	0.76 44	0.63 72	0.49 27	0.91 10	0.97 151	0.32 213	0.27 214	0.40 417	0.47 479	0.31 166	0.48 201

3.25w_new	0.79 23	0.51 39	1.52 41	0.63 10	0.65 163	2.21 103	0.51 88	2.45 125	1.45 68	0.66 32	0.80 50	0.47 36	0.71 93	0.90 8	0.66 38	0.19 8	0.32 260	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.47 189

3.25w	0.79 23	0.51 39	1.52 41	0.63 10	0.65 163	2.21 103	0.51 88	2.45 125	1.45 68	0.66 32	0.80 50	0.47 36	0.71 93	0.90 8	0.66 38	0.19 8	0.32 260	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.47 189

MatchStereo	0.80 26	0.52 48	3.89 121	0.70 49	0.29 2	0.98 11	0.33 21	2.02 78	1.74 151	0.51 1	1.03 97	0.48 39	0.59 58	1.01 20	0.74 65	0.24 42	0.17 9	0.21 19	0.15 3	0.19 3	0.29 24

Monster-pub-mixall	0.80 26	0.49 28	1.14 11	0.85 109	0.50 85	1.40 51	0.31 15	1.48 21	1.17 37	0.99 140	0.87 62	0.39 13	0.36 6	2.02 240	0.53 16	0.20 16	2.40 541	0.17 1	0.16 11	0.19 3	0.38 108

4.5_new	0.80 26	0.49 28	1.36 31	0.67 29	0.79 228	1.96 88	0.51 88	2.18 95	1.46 71	0.77 65	0.93 75	0.43 24	0.49 27	1.08 39	0.65 35	0.30 167	0.68 458	0.26 127	0.20 89	0.23 51	0.57 263

4.5w-stereo	0.80 26	0.49 28	1.36 31	0.66 23	0.79 228	1.96 88	0.51 88	2.18 95	1.45 68	0.77 65	0.93 75	0.43 24	0.49 27	1.08 39	0.66 38	0.30 167	0.68 458	0.26 127	0.20 89	0.23 51	0.57 263

4.25w-stereo	0.80 26	0.50 34	1.30 20	0.74 62	0.98 301	2.51 136	0.57 111	2.28 103	1.13 30	0.60 14	0.97 86	0.40 16	0.65 76	1.19 60	0.60 28	0.24 42	0.43 359	0.25 93	0.18 33	0.20 13	0.38 108

LG-G_1	0.80 26	0.43 12	1.77 65	0.78 85	0.36 10	2.81 158	0.40 47	2.23 98	1.29 49	0.76 58	0.60 20	0.51 42	0.58 52	1.27 78	0.69 53	0.25 57	0.23 118	0.23 38	0.15 3	0.21 28	0.46 177

LG-G	0.80 26	0.43 12	1.77 65	0.78 85	0.36 10	2.81 158	0.40 47	2.23 98	1.29 49	0.76 58	0.60 20	0.51 42	0.58 52	1.27 78	0.69 53	0.25 57	0.23 118	0.23 38	0.15 3	0.21 28	0.46 177

asd	0.81 33	0.48 25	1.97 75	0.70 49	0.93 289	2.86 165	0.43 61	1.64 38	1.12 29	0.73 49	0.91 72	0.43 24	0.73 99	1.00 19	0.59 22	0.28 111	0.20 44	0.24 64	0.18 33	0.23 51	0.45 166

4.25_new	0.81 33	0.50 34	1.30 20	0.74 62	0.98 301	2.51 136	0.57 111	2.28 103	1.13 30	0.60 14	0.97 86	0.40 16	0.65 76	1.19 60	0.60 28	0.24 42	0.44 369	0.25 93	0.18 33	0.20 13	0.38 108

4.5w_new	0.81 33	0.50 34	1.30 20	0.74 62	0.98 301	2.51 136	0.57 111	2.28 103	1.13 30	0.60 14	0.97 86	0.40 16	0.65 76	1.19 60	0.60 28	0.24 42	0.44 369	0.25 93	0.18 33	0.20 13	0.38 108

3.75w	0.82 36	0.53 52	1.49 38	0.65 18	1.10 347	2.60 145	0.52 95	2.46 127	1.19 39	0.70 44	0.82 53	0.40 16	0.66 83	1.16 55	0.59 22	0.26 76	0.27 214	0.23 38	0.19 54	0.22 43	0.47 189

GLC_STEREO	0.83 37	0.59 93	1.71 63	0.89 133	0.34 8	1.88 81	0.80 275	1.48 21	1.60 114	0.98 138	1.06 103	0.68 85	0.71 93	1.19 60	0.89 123	0.25 57	0.25 169	0.32 288	0.25 203	0.32 192	0.34 62

2w_stereo	0.84 38	0.52 48	1.87 69	0.71 55	0.56 114	1.98 91	0.61 132	2.88 195	1.00 20	0.99 140	0.97 86	0.36 4	1.11 238	1.03 25	0.77 76	0.19 8	0.19 28	0.23 38	0.18 33	0.21 28	0.37 98

MLG-Stereo_test2	0.84 38	0.43 12	1.95 73	0.66 23	1.04 328	3.61 298	0.23 3	1.70 48	2.18 217	0.69 39	0.33 3	0.67 83	0.33 2	1.16 55	0.46 3	0.25 57	0.26 197	0.23 38	0.16 11	0.19 3	0.35 73

fffft	0.84 38	0.67 144	1.73 64	0.85 109	0.55 108	1.51 60	0.78 255	2.13 90	1.24 45	0.65 30	0.90 71	0.59 62	0.55 43	1.85 220	1.19 207	0.20 16	0.20 44	0.27 154	0.20 89	0.28 108	0.44 160
1: 1. 1
LCMNet	0.85 41	0.42 6	1.02 2	0.62 4	0.39 35	3.11 196	0.29 12	1.60 29	0.87 9	0.62 21	0.61 22	0.52 46	0.53 34	1.03 25	1.29 238	0.18 6	0.19 28	0.19 5	0.16 11	0.20 13	3.14 498

qwe	0.85 41	0.49 28	2.01 76	0.69 41	1.09 343	2.48 129	0.45 69	2.57 148	1.18 38	0.80 73	0.85 61	0.43 24	0.48 23	1.15 52	0.72 58	0.21 22	0.32 260	0.24 64	0.18 33	0.23 51	0.45 166

4w-stereo	0.85 41	0.55 59	2.85 98	0.69 41	0.80 232	1.62 70	0.43 61	2.23 98	1.36 57	0.65 30	0.99 93	0.40 16	0.81 140	1.19 60	0.68 47	0.23 35	0.32 260	0.25 93	0.19 54	0.21 28	0.48 201

CASnet	0.85 41	0.59 93	1.66 61	0.91 151	0.30 3	1.37 49	0.73 211	1.63 35	1.94 183	1.66 222	1.14 123	0.66 80	0.63 69	1.07 35	0.90 128	0.37 323	0.17 9	0.41 426	0.31 345	0.33 219	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
asda	0.86 45	0.51 39	1.32 26	0.66 23	0.82 241	3.30 234	0.49 78	2.41 116	1.13 30	0.66 32	0.84 60	0.44 30	0.84 148	1.14 50	0.67 45	0.23 35	0.70 466	0.25 93	0.18 33	0.22 43	0.41 137

MLG-Stereo	0.86 45	0.42 6	1.96 74	0.66 23	0.54 101	3.01 186	0.31 15	1.90 61	3.21 403	0.57 9	0.30 2	0.66 80	0.47 20	1.35 107	0.46 3	0.21 22	0.25 169	0.24 64	0.16 11	0.19 3	0.29 24

3.5w_stereo	0.87 47	0.60 101	1.48 37	0.67 29	0.73 199	2.50 135	0.50 84	2.43 121	1.79 159	0.85 94	1.25 145	0.43 24	0.66 83	1.25 75	0.78 79	0.21 22	0.18 16	0.23 38	0.18 33	0.20 13	0.47 189

rvit_stereo_0081	0.87 47	0.73 190	1.54 45	0.92 161	0.65 163	1.27 35	0.61 132	2.11 88	2.35 257	0.86 96	0.75 41	0.86 138	0.74 107	1.36 110	0.83 103	0.33 240	0.26 197	0.27 154	0.25 203	0.38 295	0.35 73

rvit_stereo_0082	0.87 47	0.73 190	1.54 45	0.92 161	0.65 163	1.27 35	0.61 132	2.11 88	2.35 257	0.86 96	0.75 41	0.86 138	0.74 107	1.36 110	0.83 103	0.33 240	0.26 197	0.27 154	0.25 203	0.38 295	0.35 73

2.75w_new	0.88 50	0.51 39	2.22 82	0.67 29	0.66 171	2.44 127	0.55 104	2.75 173	1.08 27	0.87 104	0.75 41	0.39 13	0.91 171	1.41 125	0.74 65	0.21 22	0.43 359	0.22 26	0.18 33	0.19 3	0.41 137

castereo	0.88 50	0.78 231	1.15 12	0.89 133	0.51 87	1.31 43	0.90 342	3.42 260	1.28 48	0.88 109	1.28 158	0.72 101	0.91 171	1.05 31	1.01 167	0.28 111	0.17 9	0.26 127	0.20 89	0.24 61	0.34 62

SMoEStereo_RVC	0.88 50	0.92 287	1.55 47	0.96 199	0.46 57	2.56 141	0.78 255	1.60 29	1.20 40	0.71 46	1.20 130	0.64 73	0.63 69	1.71 180	1.01 167	0.22 29	0.18 16	0.31 267	0.22 141	0.28 108	0.42 146

2.25w	0.89 53	0.51 39	2.54 89	0.72 58	0.66 171	2.27 112	0.40 47	2.43 121	1.22 42	0.83 86	1.05 100	0.40 16	0.80 135	1.28 82	0.89 123	0.18 6	0.56 428	0.21 19	0.18 33	0.19 3	0.38 108

MLG-Stereo_test1	0.89 53	0.42 6	2.06 77	0.67 29	1.33 422	3.13 199	0.29 12	1.60 29	3.31 433	0.53 2	0.25 1	0.67 83	0.43 14	1.34 104	0.47 5	0.22 29	0.25 169	0.24 64	0.16 11	0.19 3	0.30 29

1w_stereo	0.91 55	0.46 20	1.12 8	0.74 62	0.80 232	2.98 183	0.67 169	3.29 244	1.04 24	0.83 86	1.36 178	0.38 10	1.36 289	1.03 25	0.75 69	0.17 5	0.18 16	0.20 8	0.17 23	0.20 13	0.57 263

monsters	0.91 55	0.67 144	1.83 68	0.79 88	1.55 471	2.91 173	0.40 47	2.66 164	0.99 19	0.70 44	0.87 62	0.38 10	0.44 17	1.90 225	0.79 88	0.22 29	0.35 292	0.20 8	0.18 33	0.20 13	0.28 19

rvit_stereo_0083	0.91 55	0.73 190	1.60 57	0.90 145	0.66 171	1.21 26	0.64 159	1.75 50	2.71 308	0.83 86	0.93 75	0.94 173	1.06 219	1.50 147	0.79 88	0.34 262	0.36 302	0.30 245	0.27 243	0.34 242	0.34 62

IGEV-RUCA	0.93 58	0.56 65	1.31 24	0.85 109	0.74 204	3.89 365	0.78 255	1.93 64	1.42 65	1.02 146	0.72 37	0.70 92	0.73 99	1.37 115	0.77 76	0.30 167	0.20 44	0.25 93	0.19 54	0.43 357	0.40 128

NLSM3	0.94 59	0.55 59	1.62 58	0.67 29	1.30 411	3.19 207	0.45 69	2.87 193	1.30 53	0.85 94	0.96 85	0.55 53	1.02 198	1.15 52	0.98 156	0.21 22	0.16 5	0.26 127	0.23 162	0.25 67	0.34 62

DilatedVolume-Stereo	0.94 59	0.70 169	3.01 101	1.06 259	0.63 154	1.34 46	0.49 78	1.58 28	1.16 36	1.41 189	1.26 149	0.88 147	0.88 159	1.81 212	0.93 132	0.25 57	0.28 225	0.22 26	0.23 162	0.25 67	0.39 121

LG-Stereo	0.94 59	0.71 176	3.31 105	0.62 4	0.51 87	2.85 163	0.54 101	2.59 157	1.40 62	0.88 109	1.23 139	0.53 49	0.40 9	0.81 3	0.86 115	0.23 35	0.18 16	0.31 267	0.24 185	0.29 129	0.22 1

252Zero-FE	0.95 62	0.49 28	1.65 59	1.03 243	0.45 53	1.25 32	0.22 2	1.85 59	2.13 213	3.05 524	1.31 165	0.33 1	0.41 12	1.14 50	0.56 21	0.22 29	1.93 525	0.20 8	0.20 89	0.20 13	0.39 121

DispViT+	0.96 63	0.67 144	4.07 124	0.76 73	1.15 360	1.14 18	0.38 34	2.87 193	1.62 124	0.76 58	0.67 33	0.48 39	0.63 69	0.86 6	0.65 35	0.44 396	0.99 494	0.22 26	0.19 54	0.31 166	0.30 29

BStereo	0.96 63	0.82 248	4.46 127	0.85 109	0.56 114	1.19 23	0.72 202	2.57 148	1.23 43	0.88 109	0.58 18	0.73 102	0.48 23	1.08 39	1.17 200	0.28 111	0.23 118	0.24 64	0.29 305	0.26 85	0.51 221

Replicate-Monster	0.97 65	1.43 407	2.10 78	0.73 59	0.60 137	2.04 92	0.34 27	1.94 66	1.14 34	1.08 155	0.64 27	0.49 41	0.52 33	1.33 97	0.45 1	0.20 16	2.78 550	0.19 5	0.17 23	0.23 51	0.99 388

water-stereo	0.98 66	0.63 119	5.05 132	0.82 99	0.48 67	2.36 120	0.52 95	1.56 26	1.32 54	0.95 132	1.05 100	0.86 138	0.75 113	0.84 5	0.82 100	0.25 57	0.25 169	0.25 93	0.24 185	0.24 61	0.46 177

3w_stereo	0.99 67	0.52 48	4.37 126	0.70 49	0.42 41	1.73 76	0.68 180	2.80 179	1.26 47	0.78 67	0.87 62	0.37 5	1.01 195	1.34 104	0.66 38	0.19 8	0.95 487	0.23 38	0.20 89	0.21 28	0.43 154

Pointernet	0.99 67	0.50 34	3.54 110	0.89 133	0.44 50	2.30 116	0.38 34	3.12 223	1.48 75	0.69 39	1.44 197	0.92 162	0.73 99	1.28 82	0.82 100	0.24 42	0.23 118	0.21 19	0.19 54	0.19 3	0.25 10

RSM++	0.99 67	0.56 65	1.35 29	1.54 474	0.50 85	1.53 62	0.68 180	2.31 111	4.13 512	0.86 96	1.27 156	0.90 154	0.60 62	1.21 69	0.78 79	0.27 89	0.20 44	0.25 93	0.21 106	0.29 129	0.42 146

RSM	0.99 67	0.54 57	1.25 18	0.94 178	0.61 141	1.32 44	0.74 221	2.54 138	4.08 509	0.89 119	1.49 206	1.22 211	0.62 66	1.24 72	0.80 93	0.25 57	0.20 44	0.25 93	0.21 106	0.29 129	0.42 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 67	0.85 256	1.58 52	0.95 190	1.08 340	2.95 177	0.53 99	1.93 64	2.00 195	1.19 165	1.63 256	0.59 62	0.65 76	1.10 45	0.90 128	0.28 111	0.23 118	0.31 267	0.25 203	0.45 380	0.32 39

ours_stereo	1.00 72	0.88 266	2.52 87	0.91 151	0.74 204	1.10 17	0.57 111	1.68 39	1.24 45	0.76 58	1.49 206	0.70 92	0.62 66	1.61 161	0.62 32	0.26 76	0.20 44	0.26 127	0.21 106	0.30 152	3.24 500

WCG-NET	1.00 72	0.81 241	1.65 59	0.93 169	0.38 19	1.48 59	1.04 404	1.81 54	2.80 323	1.67 224	1.52 213	0.93 169	0.97 185	1.18 58	0.84 106	0.25 57	0.81 476	0.23 38	0.21 106	0.27 95	0.26 11

trnet	1.00 72	0.55 59	1.89 70	0.66 23	0.33 6	4.41 495	0.40 47	2.42 120	1.95 184	0.96 133	1.24 141	0.88 147	0.89 165	1.27 78	0.78 79	0.30 167	0.19 28	0.23 38	0.15 3	0.22 43	0.22 1

CREStereo	1.00 72	0.59 93	1.82 67	0.66 23	0.36 10	4.43 498	0.40 47	2.43 121	1.98 190	0.96 133	1.22 137	0.88 147	0.87 158	1.30 87	0.79 88	0.30 167	0.20 44	0.23 38	0.16 11	0.23 51	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CAS++	1.01 76	0.77 230	3.30 104	0.86 118	0.53 98	1.23 31	0.85 308	3.43 261	1.57 101	1.16 163	1.33 170	0.62 69	0.58 52	1.18 58	0.63 34	0.37 323	0.30 246	0.35 363	0.27 243	0.41 336	0.38 108
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 77	1.15 360	1.34 28	1.03 243	0.59 131	0.81 8	0.43 61	3.53 273	4.67 551	0.78 67	0.98 91	0.44 30	1.16 256	1.46 135	0.71 56	0.27 89	0.19 28	0.24 64	0.18 33	0.30 152	0.34 62

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 78	0.53 52	2.93 100	0.80 92	0.77 221	3.99 394	0.39 39	2.10 86	1.96 188	0.90 122	0.93 75	0.75 116	0.85 151	1.31 91	0.87 117	0.28 111	0.21 68	0.26 127	0.21 106	0.32 192	0.38 108

LoS	1.05 79	0.58 82	3.31 105	0.91 151	0.38 19	4.14 434	0.50 84	2.22 97	1.49 80	1.02 146	0.88 65	0.62 69	0.84 148	1.69 176	0.94 140	0.27 89	0.20 44	0.24 64	0.17 23	0.22 43	0.32 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDF-Stereo	1.06 80	0.57 77	3.31 105	0.92 161	1.46 455	1.58 64	0.83 290	2.28 103	0.97 18	0.54 5	0.63 25	0.55 53	0.73 99	3.12 334	1.15 193	0.43 388	0.30 246	0.25 93	0.19 54	1.05 538	0.39 121

rvit_stereo_0081_aga	1.06 80	1.02 330	5.34 135	0.75 69	0.74 204	1.21 26	0.63 153	2.00 74	2.30 247	0.88 109	0.82 53	0.79 123	0.69 90	1.42 126	0.78 79	0.36 307	0.29 236	0.26 127	0.26 222	0.41 336	0.32 39

2.5w	1.07 82	0.49 28	2.54 89	0.68 39	0.71 196	2.37 122	0.56 107	2.77 175	1.39 61	0.67 35	0.92 73	0.37 5	0.74 107	1.40 121	0.62 32	0.25 57	3.40 562	0.22 26	0.19 54	0.20 13	0.90 375

CroCo-Stereo	1.07 82	1.18 366	3.66 113	0.91 151	0.60 137	0.49 3	0.49 78	4.07 388	1.91 177	0.84 91	1.29 163	1.00 179	0.75 113	1.32 96	1.38 257	0.26 76	0.21 68	0.24 64	0.20 89	0.37 281	0.30 29
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt45	1.08 84	0.92 287	2.50 86	0.92 161	0.67 177	3.90 366	0.75 232	2.00 74	1.29 49	0.74 50	1.35 173	0.71 99	0.63 69	2.59 303	0.97 151	0.23 35	0.19 28	0.28 191	0.23 162	0.29 129	0.37 98

999	1.08 84	0.86 258	2.44 84	1.06 259	0.65 163	3.27 222	0.91 353	1.47 20	1.43 67	0.74 50	1.73 289	0.70 92	0.66 83	3.03 331	1.18 202	0.24 42	0.22 85	0.25 93	0.21 106	0.27 95	0.37 98

mms	1.08 84	0.87 262	1.41 33	0.89 133	0.87 264	1.40 51	0.67 169	1.63 35	1.70 143	0.82 79	1.41 192	0.64 73	0.54 40	1.81 212	0.66 38	0.25 57	0.23 118	0.26 127	0.21 106	0.32 192	5.10 529

IGEV-Stereo+	1.08 84	0.55 59	2.59 93	0.89 133	2.06 543	1.40 51	0.38 34	1.18 10	1.29 49	0.76 58	0.45 10	0.47 36	0.79 130	2.16 260	0.65 35	0.29 138	0.25 169	0.22 26	0.19 54	2.27 576	2.70 486

CES	1.08 84	0.63 119	2.53 88	0.95 190	2.18 549	2.13 100	0.50 84	2.07 83	1.46 71	0.79 71	1.06 103	0.61 66	0.48 23	1.45 132	0.87 117	0.24 42	0.18 16	0.24 64	0.15 3	0.64 470	2.36 475

rvit_0105_6	1.10 89	1.17 363	3.33 108	0.93 169	0.55 108	1.45 56	0.79 265	2.51 132	3.30 430	0.78 67	0.74 39	1.03 181	0.75 113	1.45 132	0.97 151	0.42 372	0.43 359	0.34 344	0.31 345	0.44 371	0.38 108

rvit_stereo_0080	1.10 89	1.09 344	3.78 114	0.65 18	0.60 137	1.91 83	0.74 221	2.74 171	2.65 301	0.94 129	1.09 109	0.85 135	0.81 140	1.20 66	0.89 123	0.39 347	0.29 236	0.25 93	0.28 270	0.46 390	0.35 73

whm_eth	1.10 89	1.09 344	3.78 114	0.65 18	0.60 137	1.91 83	0.74 221	2.74 171	2.65 301	0.94 129	1.09 109	0.85 135	0.81 140	1.20 66	0.89 123	0.39 347	0.29 236	0.25 93	0.28 270	0.46 390	0.35 73

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 92	3.31 505	2.61 94	0.87 125	0.40 38	1.26 33	0.61 132	1.55 25	1.61 120	0.93 127	0.94 83	0.65 76	0.57 49	1.10 45	0.68 47	1.55 573	0.19 28	0.32 288	0.28 270	1.11 549	2.04 464

PMTNet	1.13 92	0.55 59	3.88 119	0.71 55	0.59 131	4.21 461	0.43 61	2.00 74	1.58 105	1.02 146	1.06 103	0.78 120	0.98 188	1.58 159	0.93 132	1.21 560	0.20 44	0.23 38	0.15 3	0.23 51	0.27 14

Wave_Phase_stereo	1.14 94	0.82 248	4.46 127	0.85 109	0.56 114	5.00 573	0.72 202	2.52 136	1.23 43	0.88 109	0.58 18	0.73 102	0.48 23	1.08 39	1.17 200	0.28 111	0.23 118	0.24 64	0.29 305	0.26 85	0.51 221

xyz-stereo-finetune	1.14 94	0.88 266	1.93 71	0.63 10	0.37 17	3.48 267	0.79 265	2.86 192	1.95 184	1.02 146	1.26 149	0.91 157	0.78 122	2.53 299	1.84 374	0.30 167	0.24 150	0.26 127	0.24 185	0.31 166	0.30 29

111111	1.15 96	0.56 65	1.31 24	0.69 41	1.19 384	3.37 240	0.33 21	2.41 116	1.68 136	0.82 79	1.54 225	0.61 66	0.59 58	1.44 129	0.66 38	0.26 76	0.23 118	0.23 38	0.17 23	0.25 67	4.66 526

AdaDepth	1.16 97	0.53 52	7.56 151	0.73 59	1.29 408	3.13 199	0.43 61	1.13 6	1.92 179	0.69 39	0.93 75	0.43 24	0.58 52	1.67 168	0.66 38	0.20 16	0.33 270	0.24 64	0.19 54	0.25 67	0.36 95

fffy	1.18 98	0.92 287	3.05 102	1.09 274	0.68 185	1.27 35	0.74 221	1.98 73	1.06 26	0.78 67	1.39 186	0.83 130	0.72 97	1.71 180	0.80 93	0.24 42	0.53 418	0.27 154	0.21 106	0.29 129	5.07 528

depthmonostereo	1.22 99	0.96 308	6.67 146	0.89 133	0.56 114	2.21 103	0.57 111	1.84 58	1.21 41	1.01 145	1.09 109	1.38 229	0.99 189	2.41 286	0.93 132	0.24 42	0.28 225	0.22 26	0.21 106	0.25 67	0.53 241

LoS_RVC	1.23 100	1.51 417	6.09 142	0.88 131	1.71 510	1.96 88	0.59 124	1.61 32	1.37 59	0.84 91	1.35 173	0.84 131	1.15 254	1.49 142	0.83 103	0.21 22	0.17 9	0.20 8	0.14 1	0.20 13	1.49 433

MGS-Stereo	1.24 101	0.66 141	9.68 166	0.97 207	0.40 38	1.26 33	0.72 202	1.50 23	1.35 56	1.03 150	2.26 443	0.80 125	0.56 47	1.28 82	0.78 79	0.31 191	0.23 118	0.26 127	0.22 141	0.28 108	0.34 62

castereo++	1.26 102	0.99 325	3.48 109	0.95 190	0.74 204	2.48 129	0.98 388	3.14 224	4.28 526	0.75 54	1.46 200	1.92 315	0.58 52	1.29 86	0.51 13	0.27 89	0.24 150	0.28 191	0.19 54	0.24 61	0.35 73

rvit_stereo_ft	1.28 103	1.39 402	6.72 147	0.99 220	0.66 171	1.06 14	0.79 265	2.81 182	3.14 394	0.83 86	1.02 96	0.95 175	1.13 242	1.27 78	1.00 163	0.34 262	0.24 150	0.27 154	0.29 305	0.40 316	0.35 73

VIP-Stereo	1.29 104	1.10 347	6.84 148	0.79 88	0.91 283	3.20 208	0.79 265	1.95 69	3.31 433	0.88 109	1.07 106	0.65 76	0.59 58	1.31 91	0.76 75	0.32 213	0.44 369	0.24 64	0.17 23	0.22 43	0.32 39

FE-Mocha	1.31 105	0.79 235	5.00 131	1.08 270	0.77 221	1.59 65	0.39 39	2.94 200	1.56 97	1.83 256	1.81 318	2.44 383	0.88 159	1.68 170	1.18 202	0.32 213	0.49 403	0.35 363	0.32 361	0.27 95	0.48 201

monsterstereo	1.31 105	0.58 82	2.10 78	0.79 88	1.41 445	2.51 136	0.40 47	3.15 227	0.84 7	0.74 50	1.18 127	0.41 23	0.40 9	1.55 155	0.97 151	0.20 16	8.12 588	0.22 26	0.18 33	0.22 43	0.33 51

xyz-stereo-finetune2	1.31 105	0.95 304	3.28 103	0.60 2	0.36 10	3.48 267	0.65 163	2.82 184	1.47 73	0.99 140	1.86 346	0.91 157	1.75 401	3.54 344	1.86 378	0.27 89	0.22 85	0.30 245	0.28 270	0.33 219	0.34 62

CAS	1.34 108	0.48 25	2.20 80	3.01 582	1.66 503	4.08 418	0.73 211	1.96 71	1.51 85	0.86 96	1.10 112	0.59 62	0.53 34	1.36 110	0.94 140	3.07 587	0.14 1	0.21 19	0.14 1	0.38 295	1.78 453

Selective-RAFT	1.34 108	0.58 82	2.21 81	1.01 231	0.49 76	4.19 457	0.51 88	3.39 256	3.62 485	1.15 162	1.40 189	1.45 240	1.40 300	2.09 248	1.31 241	0.43 388	0.40 339	0.25 93	0.26 222	0.29 129	0.38 108

FACV-RUCA	1.35 110	0.70 169	2.58 92	1.07 267	1.49 459	2.70 149	1.13 425	3.21 232	2.64 299	1.42 192	1.99 384	1.06 186	1.15 254	1.44 129	1.16 198	0.41 361	0.42 357	0.73 550	0.41 453	0.63 465	0.67 316

RAFT-Stereo-weight	1.38 111	0.57 77	5.44 136	1.05 253	0.63 154	4.19 457	0.77 248	3.95 355	1.53 88	2.01 302	1.53 214	1.30 219	0.65 76	1.30 87	1.05 175	0.27 89	0.26 197	0.26 127	0.22 141	0.28 108	0.38 108

RCA-Stereo	1.38 111	0.61 108	3.95 122	0.94 178	0.48 67	4.68 555	0.78 255	4.17 431	1.95 184	1.93 268	1.84 336	0.94 173	1.48 326	1.23 70	0.75 69	0.30 167	0.43 359	0.25 93	0.20 89	0.26 85	0.37 98

AnonymousM	1.38 111	1.33 396	2.35 83	0.95 190	0.56 114	4.03 404	0.67 169	2.63 161	2.49 281	1.51 203	1.36 178	1.15 196	1.00 192	1.26 76	1.04 172	0.41 361	0.46 382	2.07 584	1.71 584	0.25 67	0.40 128

tg	1.40 114	1.14 358	2.71 97	0.97 207	0.54 101	4.02 401	0.42 57	3.02 213	2.64 299	1.70 232	1.85 340	1.84 301	0.97 185	1.81 212	0.99 159	0.31 191	0.22 85	0.29 219	0.26 222	0.32 192	2.01 463

AIO-Stereo	1.40 114	0.62 116	1.44 36	0.85 109	0.76 217	1.28 41	0.79 265	2.39 114	2.83 330	0.75 54	1.62 251	0.89 151	0.46 19	1.30 87	0.77 76	0.28 111	0.27 214	0.25 93	0.23 162	0.27 95	9.88 568

Selective-IGEV	1.42 116	0.58 82	8.82 163	0.92 161	0.85 251	1.32 44	0.80 275	2.85 191	3.84 496	0.87 104	1.68 271	0.71 99	0.62 66	1.30 87	0.75 69	0.24 42	0.27 214	0.24 64	0.19 54	0.27 95	1.18 409

WCG-NET（raft）	1.44 117	0.92 287	1.56 49	0.89 133	0.32 4	1.43 55	0.97 385	1.69 46	2.42 266	1.68 226	1.44 197	2.37 369	1.01 195	1.33 97	0.85 111	0.25 57	8.56 591	0.22 26	0.21 106	0.28 108	0.32 39

knoymous	1.50 118	0.65 133	8.73 162	0.91 151	0.75 212	2.97 181	0.90 342	2.93 198	1.38 60	1.56 207	1.07 106	2.75 416	0.88 159	1.43 128	1.13 189	0.32 213	0.22 85	0.35 363	0.20 89	0.45 380	0.41 137

GMStereo_Zeroshot	1.51 119	1.27 384	4.75 129	1.54 474	0.72 198	3.33 238	0.54 101	2.67 165	1.74 151	2.34 423	1.57 235	2.40 370	0.96 182	2.51 293	1.21 210	0.48 436	0.23 118	0.41 426	0.24 185	0.82 519	0.40 128

RAStereo	1.53 120	0.71 176	17.55 286	0.62 4	0.65 163	1.18 20	0.32 20	1.94 66	1.15 35	0.80 73	1.07 106	0.64 73	0.47 20	0.89 7	1.01 167	0.25 57	0.20 44	0.27 154	0.21 106	0.36 275	0.27 14

MaDis-Stereo	1.60 121	1.11 349	16.13 248	0.67 29	1.87 530	1.22 30	0.39 39	2.17 93	1.42 65	0.69 39	0.78 46	0.88 147	0.70 91	1.24 72	1.13 189	0.32 213	0.23 118	0.26 127	0.21 106	0.32 192	0.28 19

BSDual-CNN	1.61 122	0.64 125	3.82 116	0.94 178	0.86 255	4.18 449	1.14 428	4.49 537	2.29 244	2.96 519	1.82 321	2.58 398	1.30 280	1.79 202	1.44 273	0.39 347	0.25 169	0.31 267	0.28 270	0.38 295	0.41 137

Any-RAFT	1.62 123	0.59 93	5.29 134	1.12 292	0.76 217	4.41 495	0.79 265	4.12 411	3.26 417	2.02 304	1.36 178	2.82 423	1.56 348	1.90 225	0.81 95	0.29 138	0.25 169	0.26 127	0.19 54	0.25 67	0.35 73

rvit_0105_4	1.63 124	1.29 389	12.50 185	0.94 178	0.54 101	1.56 63	0.84 301	2.84 189	3.25 415	0.82 79	0.94 83	1.10 189	0.86 154	1.65 166	1.07 179	0.43 388	0.45 376	0.35 363	0.31 345	0.44 371	0.45 166

ProNet	1.63 124	0.91 280	5.70 137	0.96 199	0.64 158	2.40 124	0.82 286	1.92 63	3.28 421	0.69 39	1.17 126	0.78 120	0.76 116	1.72 186	0.87 117	0.27 89	0.97 491	0.25 93	0.26 222	0.31 166	7.97 547

psmg	1.63 124	0.64 125	3.82 116	0.96 199	0.86 255	4.35 482	1.41 474	4.11 406	2.29 244	2.68 485	2.09 409	2.58 398	1.30 280	1.79 202	1.44 273	0.39 347	0.29 236	0.33 324	0.34 380	0.38 295	0.44 160

BUS	1.64 127	0.64 125	3.82 116	0.94 178	0.86 255	4.50 512	0.75 232	4.49 537	2.29 244	2.96 519	1.82 321	3.61 497	1.03 201	1.79 202	1.18 202	0.39 347	0.25 169	0.31 267	0.28 270	0.38 295	0.41 137

CASS	1.65 128	0.73 190	8.72 161	0.97 207	0.67 177	2.88 168	0.69 190	3.07 216	1.86 168	2.82 505	2.02 388	1.39 230	1.55 346	1.75 198	1.36 251	0.51 465	0.28 225	0.34 344	0.28 270	0.47 403	0.63 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 128	1.14 358	14.70 219	1.00 228	1.80 523	0.53 4	0.46 75	3.18 230	1.62 124	1.10 161	1.24 141	1.05 184	0.78 122	1.40 121	1.18 202	0.31 191	0.23 118	0.27 154	0.22 141	0.46 390	0.38 108

RAFT-Test	1.67 130	0.64 125	6.13 143	1.25 363	1.82 524	3.06 188	0.78 255	4.02 373	3.09 388	1.88 260	1.70 277	3.76 504	1.03 201	1.40 121	1.07 179	0.29 138	0.33 270	0.25 93	0.23 162	0.29 129	0.33 51

IGEV-Stereo++	1.68 131	0.48 25	1.27 19	0.77 74	1.31 417	3.87 361	0.33 21	3.41 258	1.72 149	0.89 119	1.20 130	0.68 85	1.03 201	1.15 52	0.49 6	0.23 35	0.22 85	0.23 38	0.18 33	0.26 85	13.90 579

iRaftStereo_RVC	1.70 132	1.18 366	3.88 119	0.99 220	0.46 57	3.83 345	0.41 54	2.41 116	1.60 114	1.69 230	1.76 294	1.81 296	0.83 147	1.58 159	1.23 216	0.31 191	4.86 571	0.29 219	0.26 222	0.33 219	4.33 522

rvit_0105_5	1.72 133	1.26 380	13.05 191	0.92 161	0.56 114	1.92 86	0.90 342	3.07 216	3.04 378	0.98 138	1.24 141	1.19 205	0.93 177	1.55 155	1.22 213	0.43 388	0.43 359	0.37 392	0.36 405	0.43 357	0.51 221

UniTT-Stereo	1.73 134	0.60 101	20.25 442	0.98 213	1.19 384	0.78 7	0.39 39	1.19 11	1.55 93	1.21 166	1.28 158	0.52 46	0.64 73	1.17 57	1.16 198	0.35 280	0.20 44	0.25 93	0.22 141	0.42 347	0.31 36

DDVS	1.78 135	0.84 255	3.58 111	1.32 394	1.15 360	3.17 204	0.77 248	3.35 252	1.86 168	1.88 260	1.91 365	2.91 433	1.42 308	6.19 403	1.85 376	0.47 427	0.65 453	0.35 363	0.38 424	0.48 410	1.01 392

Gwc-CoAtRS	1.80 136	0.61 108	14.92 223	1.08 270	0.61 141	2.88 168	0.63 153	2.47 128	1.62 124	1.80 252	1.50 210	2.73 411	1.17 258	1.35 107	1.08 181	0.30 167	0.22 85	0.25 93	0.23 162	0.28 108	0.30 29

test-1	1.81 137	0.72 184	9.51 165	1.02 236	1.57 479	3.85 353	0.60 128	4.07 388	1.51 85	1.94 274	1.81 318	2.04 338	0.91 171	1.39 119	1.73 353	0.27 89	0.93 484	0.31 267	0.25 203	0.29 129	1.37 421

sCroCo_RVC	1.81 137	0.93 295	19.44 350	1.04 249	1.05 331	0.97 10	0.61 132	2.08 84	1.36 57	0.71 46	1.28 158	0.82 129	1.10 235	1.31 91	0.97 151	0.54 481	0.41 346	0.33 324	0.30 326	0.46 390	0.48 201

gcap_with_dpt	1.88 139	0.61 108	17.19 276	0.99 220	1.30 411	3.83 345	0.63 153	2.77 175	1.97 189	1.46 200	1.05 100	0.86 138	0.81 140	1.38 117	0.67 45	0.34 262	0.22 85	0.26 127	0.20 89	0.32 192	0.75 344

Reg-Stereo(zero)	1.88 139	0.45 18	11.07 175	0.94 178	2.06 543	4.52 517	0.55 104	2.72 169	1.69 140	1.54 204	1.26 149	2.55 392	2.52 483	1.73 192	2.43 443	0.20 16	0.28 225	0.22 26	0.19 54	0.25 67	0.40 128

NLSM1	1.93 141	0.60 101	1.67 62	0.75 69	1.88 531	3.09 191	0.62 147	8.71 599	12.22 603	0.83 86	1.26 149	0.73 102	0.86 154	1.72 186	1.72 349	0.27 89	0.25 169	0.29 219	0.25 203	0.31 166	0.48 201

MIF-Stereo (partial)	1.93 141	0.69 161	21.14 553	0.74 62	1.02 317	1.07 15	0.49 78	2.75 173	1.78 158	0.82 79	1.22 137	0.80 125	0.90 169	1.68 170	1.63 322	0.38 339	0.24 150	0.33 324	0.26 222	0.41 336	0.32 39

cross-raft	1.95 143	0.66 141	16.17 250	1.23 347	0.92 285	2.25 110	0.70 193	3.69 300	1.68 136	1.78 247	1.53 214	3.15 454	1.13 242	1.35 107	1.06 177	0.24 42	0.23 118	0.26 127	0.24 185	0.29 129	0.45 166

rvit_0105_3	1.97 144	1.34 398	16.03 244	0.98 213	0.59 131	2.37 122	1.08 411	3.30 245	3.01 363	1.21 166	1.47 202	1.24 213	1.04 208	1.82 215	1.23 216	0.47 427	0.44 369	0.40 417	0.43 464	0.43 357	0.55 254

ISRNet	1.98 145	0.94 299	10.75 172	1.30 383	1.35 430	2.84 162	0.69 190	3.80 324	2.07 200	2.14 341	2.11 411	2.89 429	1.41 305	2.52 297	1.74 356	0.49 443	0.50 409	0.56 509	0.47 479	0.51 421	0.59 284

test_for_model	1.98 145	0.53 52	19.22 338	1.01 231	1.36 432	3.96 389	0.54 101	3.15 227	1.77 155	1.08 155	0.71 34	0.75 116	0.54 40	2.84 321	0.55 18	0.31 191	0.18 16	0.29 219	0.21 106	0.25 67	0.45 166

test_4	1.98 145	0.68 156	15.65 236	0.91 151	0.48 67	4.11 424	1.09 415	2.41 116	1.50 82	1.55 206	2.31 456	1.87 307	0.79 130	2.86 324	1.51 285	0.34 262	0.19 28	0.29 219	0.29 305	0.30 152	0.40 128

CREStereo++_RVC	1.98 145	0.59 93	19.94 398	0.87 125	0.55 108	4.02 401	0.31 15	1.75 50	2.09 201	1.65 220	2.20 433	0.85 135	0.65 76	1.03 25	0.72 58	0.29 138	0.16 5	0.23 38	1.22 572	0.25 67	0.22 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	1.98 145	0.87 262	20.35 458	0.80 92	0.37 17	4.05 409	0.38 34	1.50 23	1.65 131	2.03 309	2.16 422	0.84 131	0.93 177	1.09 44	0.68 47	0.30 167	0.36 302	0.24 64	0.20 89	0.26 85	0.46 177

XX-TBD	1.98 145	1.08 341	20.29 450	1.31 387	0.43 46	3.97 392	0.33 21	1.76 52	1.77 155	1.59 212	2.18 428	0.69 91	0.59 58	1.44 129	0.75 69	0.33 240	0.25 169	0.23 38	0.16 11	0.31 166	0.22 1

CSP-Net	1.99 151	1.70 439	4.84 130	1.22 341	1.02 317	3.42 250	1.30 455	3.66 291	2.11 208	2.07 323	1.93 374	2.40 370	1.48 326	8.56 455	1.62 316	0.51 465	0.41 346	0.27 154	0.27 243	0.44 371	0.54 250

plain	2.00 152	0.89 271	21.49 575	0.67 29	0.73 199	1.66 72	0.57 111	3.27 243	2.18 217	0.80 73	1.25 145	0.80 125	0.86 154	1.72 186	1.13 189	0.34 262	0.21 68	0.32 288	0.25 203	0.44 371	0.34 62

sAnonymous2	2.00 152	1.54 421	21.24 563	0.93 169	0.89 270	1.21 26	0.62 147	2.58 153	2.28 240	0.86 96	1.04 98	0.73 102	1.22 267	1.10 45	0.85 111	0.30 167	0.25 169	0.31 267	0.31 345	1.06 540	0.72 331

CroCo_RVC	2.00 152	1.54 421	21.24 563	0.93 169	0.89 270	1.21 26	0.62 147	2.58 153	2.28 240	0.86 96	1.04 98	0.73 102	1.22 267	1.10 45	0.85 111	0.30 167	0.25 169	0.31 267	0.31 345	1.06 540	0.72 331

PSMNet-ADL	2.01 155	0.78 231	2.89 99	1.11 282	0.86 255	4.13 429	0.80 275	3.84 331	2.26 234	1.74 241	1.87 352	2.90 431	1.81 413	10.37 510	2.34 436	0.49 443	0.47 393	0.29 219	0.30 326	0.39 310	0.56 258

GMStereo	2.01 155	2.26 480	20.93 532	0.90 145	0.48 67	1.67 73	0.56 107	1.90 61	2.19 219	1.58 211	1.31 165	0.87 144	0.74 107	1.68 170	1.00 163	0.41 361	0.21 68	0.30 245	0.32 361	0.50 416	0.46 177
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 157	1.28 387	5.16 133	1.73 514	1.63 492	1.86 79	1.06 408	3.50 269	2.42 266	2.19 367	2.11 411	1.88 308	3.89 539	1.92 227	1.56 299	1.11 554	1.14 502	1.08 565	1.11 564	1.05 538	2.68 485

DMCA	2.02 157	1.07 337	11.33 179	1.17 318	0.96 299	3.92 377	0.89 327	3.80 324	3.11 389	2.89 509	1.58 242	2.35 366	1.17 258	1.79 202	2.25 428	0.42 372	0.29 236	0.42 437	0.27 243	0.38 295	0.43 154

GIP-stereo	2.03 159	0.67 144	4.11 125	1.51 466	1.13 356	2.91 173	0.42 57	3.45 267	3.19 398	0.67 35	0.78 46	0.90 154	0.76 116	1.06 33	0.69 53	0.29 138	0.25 169	0.25 93	0.17 23	0.26 85	17.22 609

CFNet_pseudo	2.03 159	0.74 199	12.75 187	0.87 125	0.74 204	3.91 370	0.65 163	4.04 380	1.93 181	1.93 268	1.79 308	3.25 462	1.61 360	2.51 293	1.25 228	0.32 213	0.37 309	0.53 497	0.28 270	0.64 470	0.50 215

DIP-Stereo	2.03 159	0.98 316	16.44 263	0.67 29	0.62 151	4.30 477	0.58 122	4.43 529	2.89 344	1.97 285	1.40 189	0.91 157	0.86 154	1.31 91	1.27 236	0.38 339	0.23 118	0.33 324	0.23 162	0.33 219	0.57 263
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 159	0.74 199	12.67 186	0.87 125	0.75 212	3.91 370	0.66 166	4.04 380	1.93 181	1.92 267	1.79 308	3.24 460	1.63 374	2.52 297	1.25 228	0.32 213	0.37 309	0.54 505	0.28 270	0.66 481	0.51 221

raftrobust	2.05 163	1.45 410	13.44 194	1.29 378	5.81 597	3.59 292	0.67 169	2.80 179	1.50 82	2.21 377	1.41 192	1.17 198	1.22 267	1.37 115	1.46 279	0.29 138	0.33 270	0.22 26	0.20 89	0.27 95	0.36 95

DCANet-4	2.06 164	0.58 82	15.30 227	0.86 118	0.44 50	4.16 440	0.57 111	4.31 492	3.28 421	2.31 407	1.82 321	1.04 183	1.54 344	1.69 176	1.56 299	0.35 280	0.24 150	0.24 64	0.19 54	0.25 67	0.57 263

s12784h	2.08 165	0.50 34	16.85 268	0.75 69	0.36 10	4.42 497	0.49 78	4.23 454	3.08 385	2.03 309	2.67 504	0.91 157	1.05 217	2.05 242	0.78 79	0.37 323	0.18 16	0.24 64	0.16 11	0.27 95	0.26 11

SCV	2.09 166	0.89 271	11.43 180	1.91 533	2.09 545	1.27 35	0.87 320	3.66 291	2.13 213	0.67 35	1.59 245	0.93 169	0.77 118	1.80 208	0.89 123	0.37 323	0.38 323	0.25 93	0.22 141	0.30 152	9.45 563

IER	2.09 166	0.91 280	14.11 205	0.97 207	1.15 360	3.17 204	0.89 327	3.59 282	2.39 260	2.15 348	1.98 381	2.27 355	2.11 446	2.39 285	1.80 367	0.35 280	0.24 150	0.36 381	0.30 326	0.34 242	0.42 146

ITSA-stereo	2.11 168	0.85 256	7.84 155	1.24 348	0.68 185	4.06 413	0.91 353	4.30 480	2.57 290	1.94 274	1.77 301	1.61 252	2.12 448	6.12 401	2.79 462	0.42 372	0.38 323	0.40 417	0.41 453	0.51 421	1.26 415

AEACV	2.12 169	0.67 144	6.33 144	1.38 418	1.50 461	3.53 280	0.90 342	2.83 186	1.60 114	0.91 123	0.81 52	0.80 125	1.61 360	1.56 157	0.73 64	0.25 57	0.60 442	0.26 127	0.27 243	0.29 129	15.65 596

R-Stereo Train	2.13 170	0.65 133	19.43 348	1.02 236	0.67 177	3.79 338	0.89 327	4.12 411	1.55 93	2.15 348	1.72 283	1.13 193	0.94 179	1.46 135	1.30 239	0.32 213	0.25 169	0.27 154	0.21 106	0.28 108	0.37 98

RAFT-Stereo	2.13 170	0.65 133	19.43 348	1.02 236	0.67 177	3.79 338	0.89 327	4.12 411	1.55 93	2.15 348	1.72 283	1.13 193	0.94 179	1.46 135	1.30 239	0.32 213	0.25 169	0.27 154	0.21 106	0.28 108	0.37 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 172	0.76 222	21.42 573	0.91 151	1.26 404	2.49 132	0.68 180	2.30 110	2.10 203	1.42 192	1.86 346	1.45 240	0.85 151	1.49 142	1.03 171	0.47 427	0.40 339	0.48 467	0.38 424	0.47 403	0.53 241

WQFJA1	2.15 173	0.57 77	1.41 33	0.64 13	1.86 528	2.81 158	0.61 132	11.70 605	15.02 610	0.82 79	0.88 65	0.92 162	1.02 198	1.24 72	1.62 316	0.28 111	0.26 197	0.27 154	0.22 141	0.31 166	0.57 263

NLMM	2.15 173	0.57 77	1.41 33	0.64 13	1.86 528	2.81 158	0.61 132	11.71 606	15.01 609	0.82 79	0.88 65	0.92 162	1.02 198	1.23 70	1.62 316	0.28 111	0.26 197	0.27 154	0.22 141	0.31 166	0.57 263

MMNet	2.15 173	1.33 396	12.06 182	1.22 341	1.23 395	3.55 284	0.89 327	3.84 331	2.26 234	2.19 367	1.78 305	2.15 347	2.10 444	3.70 349	2.35 437	0.45 406	0.38 323	0.34 344	0.28 270	0.40 316	0.52 232

PCWNet_CMD	2.16 176	0.71 176	15.44 231	0.84 103	0.76 217	3.38 241	0.68 180	3.69 300	2.24 228	1.72 235	1.63 256	3.20 457	3.00 506	2.09 248	1.23 216	0.32 213	0.37 309	0.47 461	0.27 243	0.65 477	0.51 221

SFCPSM	2.16 176	0.75 213	15.82 239	0.91 151	0.98 301	3.74 328	1.27 451	4.15 425	2.56 287	1.90 263	1.82 321	1.64 257	1.39 296	2.51 293	1.57 302	0.36 307	0.28 225	0.39 412	0.36 405	0.36 275	0.50 215

MSMDNet	2.16 176	0.71 176	15.36 229	0.86 118	0.75 212	3.41 248	0.69 190	3.70 303	2.25 231	1.73 238	1.64 261	3.21 458	2.95 498	2.09 248	1.24 221	0.32 213	0.37 309	0.45 452	0.27 243	0.63 465	0.50 215

SCV_C0	2.17 179	0.93 295	12.88 188	0.96 199	1.06 336	1.27 35	0.63 153	3.68 295	3.30 430	1.03 150	1.26 149	0.73 102	0.66 83	1.73 192	1.06 177	0.35 280	1.97 528	0.25 93	0.21 106	0.29 129	9.23 562

rvit_105_1	2.17 179	1.36 400	16.82 267	1.09 274	0.68 185	2.78 156	1.26 450	3.55 275	2.90 346	1.40 186	1.57 235	1.29 218	1.14 248	2.91 326	1.49 283	0.55 484	0.47 393	0.45 452	0.61 523	0.45 380	0.63 301

test_3	2.17 179	0.58 82	18.64 314	1.11 282	0.78 225	2.15 102	0.85 308	4.42 527	1.47 73	2.00 293	1.20 130	2.02 335	0.79 130	2.70 314	1.35 244	0.29 138	1.04 496	0.29 219	0.29 305	0.31 166	1.07 400

CFNet-RSSM	2.17 179	0.56 65	20.50 481	1.08 270	0.57 126	3.42 250	0.62 147	4.24 460	1.60 114	1.73 238	1.39 186	2.55 392	1.19 263	1.36 110	1.04 172	0.29 138	0.20 44	0.26 127	0.23 162	0.28 108	0.32 39

zero-FE	2.19 183	0.56 65	26.48 613	0.91 151	1.44 451	1.41 54	0.83 290	2.29 109	0.91 10	0.59 10	0.65 29	0.54 52	0.78 122	2.84 321	1.09 183	0.39 347	0.30 246	0.25 93	0.19 54	1.03 536	0.39 121

HI	2.19 183	1.11 349	19.93 395	1.14 301	0.69 193	2.98 183	0.45 69	2.58 153	1.87 171	2.18 360	1.65 264	2.41 374	1.83 418	1.72 186	1.63 322	0.30 167	0.17 9	0.28 191	0.31 345	0.27 95	0.32 39

CoSv	2.19 183	1.11 349	19.93 395	1.14 301	0.69 193	2.98 183	0.45 69	2.58 153	1.87 171	2.18 360	1.65 264	2.41 374	1.83 418	1.72 186	1.63 322	0.30 167	0.17 9	0.28 191	0.31 345	0.27 95	0.32 39

H2IRNET	2.19 183	0.83 250	19.13 330	1.25 363	0.61 141	4.48 509	0.44 67	2.94 200	1.86 168	1.08 155	2.29 451	1.67 258	1.40 300	2.18 264	1.64 328	0.41 361	0.21 68	0.33 324	0.37 415	0.38 295	0.39 121

test-3	2.19 183	0.59 93	18.63 313	1.13 297	0.75 212	2.07 98	0.89 327	4.37 515	1.53 88	2.25 384	1.20 130	2.05 341	0.79 130	2.68 310	1.35 244	0.29 138	0.95 487	0.28 191	0.27 243	0.27 95	1.47 432

test_1	2.19 183	0.59 93	18.67 315	1.13 297	0.78 225	2.07 98	0.89 327	4.37 515	1.53 88	2.18 360	1.20 130	2.05 341	0.78 122	2.68 310	1.36 251	0.29 138	0.93 484	0.28 191	0.27 243	0.28 108	1.53 436

ICVP	2.19 183	0.72 184	19.18 334	1.03 243	0.88 268	4.22 463	0.94 370	3.44 263	1.69 140	1.68 226	1.76 294	1.35 222	1.19 263	1.80 208	1.40 262	0.58 492	0.37 309	0.34 344	0.30 326	0.41 336	0.59 284
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
WQFJX	2.20 190	0.58 82	1.52 41	0.62 4	1.84 526	2.88 168	0.75 232	11.62 604	14.71 608	0.84 91	1.21 135	0.89 151	1.09 228	1.75 198	1.55 295	0.31 191	0.25 169	0.25 93	0.22 141	0.32 192	0.74 341

MM-Stereo_test3	2.20 190	0.95 304	19.62 361	1.94 536	1.18 376	1.95 87	0.83 290	3.56 277	3.91 502	1.33 179	1.86 346	1.10 189	0.68 89	1.48 140	1.63 322	0.29 138	0.35 292	0.27 154	0.22 141	0.37 281	0.56 258

test_sample2	2.20 190	0.70 169	6.07 141	1.49 458	0.81 237	2.96 178	0.86 313	4.13 415	3.31 433	2.07 323	1.54 225	1.56 248	1.63 374	10.61 514	1.80 367	0.33 240	0.77 471	0.32 288	0.32 361	0.38 295	2.35 474

Anonymous3	2.20 190	0.80 238	20.08 419	0.86 118	0.86 255	4.46 502	0.84 301	3.64 290	1.40 62	1.37 184	1.40 189	1.11 192	1.03 201	1.71 180	1.24 221	0.75 533	0.58 439	0.34 344	0.35 395	0.48 410	0.65 310

NLCSM	2.22 194	0.67 144	1.58 52	0.69 41	1.83 525	3.24 218	0.68 180	8.45 597	11.81 602	0.94 129	1.36 178	0.87 144	1.06 219	7.59 439	1.71 345	0.29 138	0.26 197	0.29 219	0.26 222	0.38 295	0.47 189

AdaStereo	2.22 194	0.90 277	16.41 261	1.33 399	0.83 242	3.21 209	1.12 423	4.25 471	2.91 348	2.06 317	1.76 294	2.47 385	1.17 258	1.93 231	1.65 332	0.50 457	0.26 197	0.43 441	0.29 305	0.46 390	0.39 121
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UPFNet	2.23 196	0.86 258	14.25 207	1.28 372	1.44 451	3.51 276	1.34 461	4.05 383	2.11 208	2.44 451	1.53 214	2.41 374	1.39 296	3.62 348	1.91 389	0.41 361	0.41 346	0.37 392	0.32 361	0.44 371	0.48 201

StereoDRNet-Refined	2.23 196	0.98 316	10.62 171	1.25 363	0.78 225	3.29 229	0.71 198	3.96 357	2.20 222	2.43 448	2.05 399	2.97 435	1.46 320	6.87 423	2.33 435	0.37 323	0.25 169	0.42 437	0.34 380	0.47 403	0.80 355
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NLMM1	2.24 198	0.63 119	1.52 41	0.64 13	1.85 527	3.30 234	0.61 132	11.95 607	15.11 611	0.89 119	1.00 94	0.84 131	0.89 165	1.85 220	1.64 328	0.28 111	0.28 225	0.27 154	0.24 185	0.32 192	0.59 284

CBFPSM	2.24 198	2.06 468	12.12 183	1.13 297	1.05 331	2.85 163	1.23 446	3.37 255	2.05 198	1.82 254	1.33 170	4.55 548	4.00 541	2.38 284	2.35 437	0.27 89	0.38 323	0.32 288	0.28 270	0.39 310	0.89 373

HCRNet	2.24 198	0.74 199	14.54 214	0.82 99	1.36 432	4.11 424	0.70 193	3.61 286	3.03 373	1.83 256	1.61 247	1.58 249	1.40 300	5.79 388	1.60 311	0.35 280	0.28 225	0.36 381	0.29 305	0.34 242	0.46 177

WQFJX1	2.25 201	0.58 82	1.58 52	0.62 4	1.78 519	3.06 188	0.66 166	12.27 609	15.31 612	0.86 96	1.12 117	0.91 157	0.96 182	1.92 227	1.46 279	0.27 89	0.26 197	0.29 219	0.21 106	0.37 281	0.42 146

Occ-G	2.25 201	0.74 199	13.22 193	0.90 145	0.89 270	1.52 61	0.78 255	1.82 56	2.87 341	1.65 220	0.89 69	2.18 348	0.89 165	1.04 30	1.69 339	0.28 111	0.27 214	0.26 127	0.19 54	0.25 67	12.70 576

gcap-zeroshot	2.25 201	0.74 199	19.48 352	0.97 207	1.18 376	3.50 272	0.83 290	3.21 232	2.66 303	1.86 258	1.23 139	3.24 460	0.88 159	1.92 227	0.94 140	0.34 262	0.43 359	0.28 191	0.22 141	0.29 129	0.83 359

GANet-ADL	2.25 201	0.80 238	20.17 427	1.28 372	0.69 193	3.83 345	0.75 232	3.63 288	1.83 163	1.68 226	2.04 392	2.09 345	1.10 235	1.63 165	1.43 269	0.42 372	0.33 270	0.26 127	0.23 162	0.43 357	0.41 137

ROB_FTStereo_v2	2.25 201	0.74 199	20.45 470	0.77 74	0.38 19	4.66 546	0.74 221	2.54 138	3.20 400	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.14 248	2.13 256	0.96 148	0.50 457	0.22 85	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

PSM-adaLoss	2.26 206	0.74 199	20.53 484	0.77 74	0.38 19	4.67 547	0.71 198	2.54 138	3.22 410	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.13 242	2.22 270	0.96 148	0.50 457	0.23 118	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

ROB_FTStereo	2.26 206	0.74 199	20.44 467	0.77 74	0.38 19	4.65 543	0.75 232	2.54 138	3.19 398	2.00 293	1.54 225	1.77 281	1.13 242	2.28 277	0.94 140	0.49 443	0.22 85	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

GES	2.26 206	0.79 235	19.68 371	1.12 292	0.59 131	4.30 477	1.01 392	3.90 342	1.59 108	1.78 247	1.78 305	1.28 216	1.75 401	1.80 208	1.61 314	0.42 372	0.29 236	0.33 324	0.31 345	0.45 380	0.50 215

dd	2.27 209	3.06 501	20.18 428	0.96 199	0.51 87	4.24 469	0.74 221	1.94 66	2.43 270	1.48 201	1.28 158	1.19 205	1.05 217	1.82 215	1.69 339	0.63 507	0.34 282	0.35 363	0.33 370	0.61 454	0.57 263

HUI-Stereo	2.27 209	0.74 199	20.56 491	0.77 74	0.38 19	4.67 547	0.78 255	2.54 138	3.23 413	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.13 242	2.21 269	0.93 132	0.49 443	0.23 118	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

iGMRVC	2.27 209	0.74 199	20.46 471	0.77 74	0.38 19	4.65 543	0.73 211	2.54 138	3.21 403	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.14 248	2.47 290	0.99 159	0.51 465	0.23 118	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

RAFT-IKP	2.27 209	0.74 199	20.55 487	0.77 74	0.38 19	4.64 542	0.73 211	2.54 138	3.21 403	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.13 242	2.25 276	1.00 163	0.51 465	0.22 85	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

Patchmatch Stereo++	2.28 213	0.74 199	20.54 485	0.77 74	0.38 19	4.67 547	0.75 232	2.55 145	3.21 403	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.14 248	2.46 287	0.98 156	0.51 465	0.23 118	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.28 213	0.74 199	20.54 485	0.77 74	0.38 19	4.67 547	0.75 232	2.55 145	3.21 403	2.00 293	1.53 214	1.77 281	1.14 248	2.46 287	0.98 156	0.51 465	0.23 118	0.32 288	0.28 270	0.40 316	0.35 73

CRE-IMP	2.28 213	0.68 156	19.67 370	0.85 109	0.39 35	4.54 521	0.80 275	2.63 161	4.84 561	1.96 282	1.51 211	1.86 304	0.96 182	1.52 149	1.43 269	0.47 427	0.21 68	0.31 267	0.26 222	0.41 336	0.35 73

test_sample1	2.29 216	0.72 184	5.74 138	1.51 466	0.86 255	2.35 118	0.64 159	4.07 388	3.45 469	2.01 302	1.51 211	1.70 266	1.71 395	9.53 475	1.73 353	0.31 191	0.97 491	0.31 267	0.31 345	0.33 219	6.12 538

MyStereo07	2.29 216	1.18 366	20.10 422	1.04 249	1.21 392	3.96 389	0.95 374	2.13 90	3.37 448	1.09 158	1.28 158	0.68 85	0.91 171	1.74 197	0.86 115	0.26 76	3.49 564	0.34 344	0.27 243	0.43 357	0.49 210

DisPM	2.29 216	0.61 108	20.25 442	1.79 523	0.52 94	4.58 532	0.77 248	2.50 131	2.22 225	2.49 458	1.82 321	1.45 240	1.01 195	2.73 315	1.04 172	0.48 436	0.20 44	0.32 288	0.31 345	0.32 192	0.45 166

RALAANet	2.29 216	2.73 495	21.08 543	1.29 378	0.94 295	1.45 56	0.68 180	3.25 240	2.61 295	2.02 304	1.80 313	1.28 216	1.04 208	2.12 254	1.79 366	0.30 167	0.22 85	0.27 154	0.27 243	0.41 336	0.35 73

ADStereo(finetuned)	2.30 220	0.97 313	17.29 280	0.86 118	0.43 46	4.17 446	0.59 124	4.31 492	3.29 426	2.35 425	1.86 346	1.18 201	3.35 525	1.69 176	1.59 307	0.34 262	0.25 169	0.23 38	0.19 54	0.31 166	0.72 331

FENet	2.30 220	0.61 108	20.21 435	1.43 446	0.68 185	4.04 405	0.60 128	4.01 368	2.26 234	2.03 309	1.13 119	2.42 378	1.42 308	1.72 186	1.43 269	0.36 307	0.24 150	0.33 324	0.27 243	0.29 129	0.51 221

DCVSM-stereo	2.31 222	0.72 184	20.28 445	1.15 304	0.93 289	2.53 140	0.75 232	2.70 167	1.69 140	2.56 465	1.53 214	3.27 463	1.71 395	2.23 271	1.38 257	0.36 307	0.53 418	0.41 426	0.33 370	0.46 390	0.64 306

CFNet_ucs	2.32 223	0.75 213	17.05 273	0.90 145	0.81 237	3.86 356	0.68 180	4.31 492	2.68 304	2.13 339	2.04 392	3.30 465	1.24 270	2.63 306	1.23 216	0.37 323	0.46 382	0.56 509	0.30 326	0.67 483	0.53 241

RAFT+CT+SA	2.32 223	1.30 392	19.71 373	1.01 231	1.41 445	4.04 405	0.92 361	3.96 357	1.64 129	1.64 217	1.69 275	1.63 256	1.18 261	3.06 332	1.19 207	0.28 111	0.22 85	0.32 288	0.34 380	0.34 242	0.47 189

NRIStereo	2.32 223	0.69 161	20.07 413	1.35 403	0.38 19	4.73 562	0.89 327	2.43 121	3.35 446	1.95 280	1.37 182	1.75 274	1.21 266	2.97 329	1.35 244	0.49 443	0.22 85	0.29 219	0.26 222	0.31 166	0.33 51

AIO-test1	2.33 226	1.54 421	20.24 440	0.97 207	1.61 486	3.42 250	0.94 370	4.22 447	1.71 146	0.97 135	1.35 173	0.98 176	0.74 107	4.52 368	1.40 262	0.27 89	0.24 150	0.28 191	0.35 395	0.34 242	0.46 177

MSKI-zero shot	2.33 226	0.69 161	20.22 437	1.14 301	0.77 221	4.05 409	0.68 180	3.95 355	1.51 85	1.93 268	2.35 460	1.91 314	0.71 93	3.01 330	0.79 88	0.28 111	1.47 512	0.27 154	0.21 106	0.28 108	0.44 160

Pruner-Stereo	2.33 226	0.70 169	20.66 508	2.05 546	0.48 67	4.73 562	0.78 255	2.55 145	2.70 307	2.47 453	1.57 235	1.48 243	1.03 201	1.71 180	1.55 295	0.48 436	0.21 68	0.34 344	0.30 326	0.31 166	0.42 146

hknet	2.34 229	0.78 231	13.86 200	0.94 178	1.07 337	4.18 449	1.14 428	4.49 537	3.00 358	2.96 519	1.82 321	3.47 480	1.30 280	4.11 362	1.77 361	0.35 280	0.25 169	0.31 267	0.28 270	0.38 295	0.41 137

UDGNet	2.34 229	1.71 440	20.28 445	1.42 439	0.62 151	4.39 490	0.67 169	1.82 56	2.28 240	1.40 186	1.21 135	0.99 178	1.00 192	2.23 271	1.23 216	1.14 556	0.35 292	1.30 574	0.98 558	1.11 549	0.62 298

Hybrid-DGEV-03	2.35 231	1.15 360	20.06 412	1.06 259	0.52 94	3.99 394	0.96 380	3.34 250	1.68 136	2.16 352	3.31 540	1.37 228	1.07 223	1.40 121	1.55 295	0.28 111	0.22 85	0.32 288	0.24 185	0.30 152	1.97 459

FSD	2.35 231	0.67 144	1.30 20	0.84 103	0.76 217	0.77 6	0.67 169	1.63 35	2.26 234	0.76 58	0.63 25	1.69 262	0.72 97	1.05 31	0.78 79	0.59 496	7.66 585	0.57 513	0.54 506	0.57 442	22.45 619

qqq1	2.35 231	0.73 190	8.34 157	1.41 430	0.61 141	2.04 92	0.72 202	4.30 480	4.43 533	2.41 444	2.40 467	1.94 318	1.52 337	10.99 531	1.36 251	0.35 280	0.84 478	0.30 245	0.25 203	0.31 166	1.75 447

fff1	2.35 231	0.73 190	8.34 157	1.41 430	0.61 141	2.04 92	0.72 202	4.30 480	4.43 533	2.41 444	2.40 467	1.94 318	1.52 337	10.99 531	1.36 251	0.35 280	0.84 478	0.30 245	0.25 203	0.31 166	1.75 447

StereoVision	2.36 235	1.15 360	20.38 461	1.07 267	1.79 521	2.58 143	0.61 132	3.14 224	2.34 254	1.33 179	3.46 545	1.85 303	0.88 159	2.12 254	2.01 404	0.46 418	0.36 302	0.37 392	0.36 405	0.50 416	0.41 137

LL-Strereo2	2.36 235	1.81 452	19.35 345	1.04 249	1.03 322	3.73 326	1.35 464	2.70 167	2.04 197	1.76 244	1.44 197	1.82 298	0.73 99	1.48 140	1.53 289	0.33 240	0.30 246	0.55 506	0.35 395	0.30 152	3.51 511

SepStereo	2.36 235	0.76 222	7.72 152	1.16 311	1.64 496	2.96 178	2.10 535	4.14 420	3.31 433	4.16 567	2.51 485	2.56 396	1.81 413	8.34 451	1.83 372	0.44 396	0.23 118	0.39 412	0.25 203	0.42 347	0.45 166

RAFT	2.36 235	1.62 431	18.03 299	1.75 518	0.54 101	1.91 83	0.91 353	3.24 237	3.65 486	1.64 217	1.73 289	3.45 479	1.58 349	1.82 215	1.74 356	0.42 372	1.06 497	0.40 417	0.32 361	0.44 371	1.03 396

DCANet	2.37 239	0.98 316	20.47 473	0.86 118	0.43 46	4.18 449	0.59 124	4.31 492	3.29 426	2.35 425	1.86 346	1.18 201	1.63 374	1.69 176	1.59 307	0.34 262	0.25 169	0.24 64	0.19 54	0.31 166	0.73 336

gwcnet-sp	2.38 240	1.51 417	17.58 289	1.11 282	0.92 285	3.59 292	1.03 399	3.79 319	2.43 270	2.60 472	1.63 256	1.80 293	1.61 360	3.87 354	1.99 398	0.33 240	0.32 260	0.30 245	0.29 305	0.40 316	0.47 189

scenet	2.38 240	1.51 417	17.58 289	1.11 282	0.92 285	3.59 292	1.03 399	3.79 319	2.43 270	2.60 472	1.63 256	1.80 293	1.61 360	3.87 354	1.99 398	0.33 240	0.32 260	0.30 245	0.29 305	0.40 316	0.47 189

ssnet	2.38 240	1.51 417	17.58 289	1.11 282	0.92 285	3.59 292	1.03 399	3.79 319	2.43 270	2.60 472	1.63 256	1.80 293	1.61 360	3.87 354	1.99 398	0.33 240	0.32 260	0.30 245	0.29 305	0.40 316	0.47 189

DSFCA	2.38 240	1.03 331	11.06 174	1.15 304	1.18 376	3.97 392	1.75 511	3.63 288	2.44 276	3.14 533	1.68 271	2.90 431	2.48 478	5.38 380	3.17 482	0.49 443	0.45 376	0.37 392	0.37 415	0.54 429	0.46 177

SMFormer	2.40 244	0.73 190	8.34 157	1.41 430	0.61 141	2.04 92	0.72 202	4.30 480	4.43 533	2.41 444	2.40 467	1.94 318	1.52 337	10.99 531	3.10 479	0.35 280	0.84 478	0.36 381	0.33 370	0.40 316	0.77 347

fff	2.40 244	0.96 308	20.47 473	0.84 103	0.38 19	4.15 437	0.57 111	4.30 480	2.85 333	2.31 407	1.82 321	1.19 205	2.98 502	1.68 170	1.57 302	0.35 280	0.24 150	0.23 38	0.19 54	0.25 67	0.57 263

csc	2.40 244	0.96 308	20.47 473	0.84 103	0.38 19	4.15 437	0.57 111	4.30 480	2.85 333	2.31 407	1.82 321	1.19 205	2.98 502	1.68 170	1.57 302	0.35 280	0.24 150	0.23 38	0.19 54	0.25 67	0.57 263

cscssc	2.40 244	0.96 308	20.47 473	0.84 103	0.38 19	4.15 437	0.57 111	4.30 480	2.85 333	2.31 407	1.82 321	1.19 205	2.98 502	1.68 170	1.57 302	0.35 280	0.24 150	0.23 38	0.19 54	0.25 67	0.57 263

ACVNet	2.40 244	0.97 313	20.20 431	0.94 178	0.86 255	4.22 463	0.79 265	2.97 209	2.85 333	1.93 268	1.91 365	3.07 446	1.46 320	1.52 149	2.37 440	0.33 240	0.27 214	0.30 245	0.27 243	0.42 347	0.35 73

DISCO	2.40 244	0.99 325	11.99 181	1.81 524	1.12 353	3.47 261	1.24 448	3.34 250	2.57 290	2.73 492	1.96 377	4.52 547	1.90 429	4.18 365	3.62 491	0.37 323	0.27 214	0.31 267	0.30 326	0.70 492	0.62 298

RAFT_CTSACE	2.41 250	1.83 455	20.33 456	1.77 522	1.39 439	3.50 272	1.03 399	3.25 240	1.64 129	1.80 252	2.04 392	2.82 423	1.78 407	2.11 253	1.10 185	0.27 89	0.24 150	0.28 191	0.30 326	0.31 166	0.33 51

TestStereo	2.41 250	1.95 464	19.15 331	0.77 74	0.61 141	1.83 78	0.58 122	2.33 112	1.53 88	1.44 197	1.37 182	1.26 214	0.90 169	11.59 561	0.94 140	0.36 307	0.19 28	0.33 324	0.24 185	0.45 380	0.32 39

DeepStereo_RVC	2.42 252	0.70 169	18.41 307	0.79 88	0.43 46	4.50 512	0.70 193	2.51 132	3.51 477	2.02 304	1.79 308	1.54 247	6.35 569	1.93 231	1.22 213	0.47 427	0.22 85	0.29 219	0.29 305	0.35 257	0.40 128

model_zeroshot	2.43 253	0.72 184	19.99 404	1.24 348	1.23 395	3.70 320	0.63 153	3.76 314	1.61 120	2.79 500	1.41 192	2.24 352	0.82 146	2.87 325	1.22 213	0.33 240	0.52 415	0.30 245	0.25 203	0.28 108	2.59 481

MIPNet	2.43 253	1.13 355	20.00 405	0.93 169	0.58 130	4.74 564	0.62 147	4.33 503	2.95 351	1.94 274	1.49 206	1.52 246	1.96 432	2.77 316	1.60 311	0.35 280	0.20 44	0.27 154	0.23 162	0.32 192	0.59 284

tta	2.44 255	0.73 190	8.34 157	1.41 430	0.61 141	2.04 92	0.72 202	4.30 480	4.43 533	2.41 444	2.40 467	1.94 318	1.52 337	10.99 531	3.10 479	0.35 280	0.84 478	0.36 381	0.33 370	0.31 166	1.75 447

iinet-f	2.44 255	1.82 454	14.97 224	1.21 337	1.11 350	3.78 336	1.10 420	4.19 440	2.90 346	2.10 332	1.76 294	2.99 437	2.97 500	2.84 321	2.79 462	0.38 339	0.38 323	0.28 191	0.28 270	0.50 416	0.47 189

test_5	2.45 257	1.43 407	19.72 375	1.20 330	1.39 439	3.88 362	1.25 449	4.03 376	1.98 190	1.74 241	1.82 321	1.86 304	1.78 407	3.57 345	1.35 244	0.33 240	0.21 68	0.35 363	0.33 370	0.34 242	0.43 154

acv_ft	2.45 257	0.97 313	19.57 358	1.15 304	2.01 539	2.97 181	0.96 380	3.88 338	2.85 333	2.34 423	1.91 365	3.07 446	1.65 383	1.52 149	2.26 429	0.33 240	0.27 214	0.30 245	0.27 243	0.42 347	0.35 73

riskmin	2.46 259	0.61 108	12.91 190	1.22 341	1.65 500	3.56 287	0.61 132	4.30 480	1.50 82	1.86 258	1.16 125	4.30 537	2.02 437	1.53 152	1.32 242	0.29 138	0.95 487	0.34 344	0.23 162	0.43 357	8.34 555

PFNet+	2.46 259	0.64 125	21.10 550	0.98 213	0.48 67	4.63 540	0.83 290	2.47 128	3.48 474	2.14 341	1.67 269	1.34 220	1.03 201	4.66 370	1.35 244	0.49 443	0.33 270	0.38 406	0.39 433	0.33 219	0.49 210

CoDeX	2.47 261	0.91 280	13.65 196	1.03 243	1.17 373	3.28 226	1.30 455	4.17 431	2.99 356	1.78 247	1.85 340	2.04 338	1.46 320	9.99 494	1.66 333	0.38 339	0.28 225	0.32 288	0.28 270	0.34 242	0.57 263

iRaft-Stereo_5w	2.47 261	1.37 401	13.85 198	0.87 125	0.99 306	3.22 212	0.84 301	3.72 308	2.12 210	1.57 209	2.49 481	2.20 350	2.22 459	9.12 464	2.03 408	0.48 436	0.27 214	0.35 363	0.29 305	0.48 410	0.94 382

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 263	1.68 436	20.50 481	1.11 282	1.32 421	4.13 429	0.42 57	3.23 236	3.30 430	2.05 316	2.40 467	1.61 252	1.11 238	1.49 142	1.63 322	0.22 29	0.22 85	0.26 127	0.24 185	0.31 166	2.47 480

HITNet	2.49 263	2.91 498	19.23 340	1.54 474	0.57 126	3.47 261	0.79 265	4.16 427	2.93 349	2.18 360	1.65 264	1.68 261	1.45 315	2.17 262	2.99 474	0.28 111	0.20 44	0.41 426	0.27 243	0.45 380	0.52 232
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	2.50 265	2.49 487	20.10 422	1.20 330	0.51 87	4.16 440	0.52 95	4.30 480	2.42 266	2.09 329	1.49 206	2.36 368	1.61 360	3.40 338	1.39 260	0.28 111	0.25 169	0.30 245	0.26 222	0.30 152	0.55 254

GwcNet-ADL	2.51 266	0.75 213	21.41 572	0.98 213	0.73 199	4.58 532	0.95 374	4.46 535	2.61 295	2.06 317	1.80 313	2.54 391	1.24 270	1.98 237	1.73 353	0.41 361	0.46 382	0.24 64	0.27 243	0.41 336	0.55 254

HHNet	2.51 266	0.76 222	20.83 524	0.67 29	0.67 177	4.07 414	0.90 342	3.85 333	1.59 108	2.14 341	4.91 565	0.98 176	3.32 522	1.73 192	1.80 367	0.41 361	0.20 44	0.31 267	0.28 270	0.38 295	0.44 160

MM-Stereo_test1	2.52 268	0.64 125	20.07 413	1.83 525	0.52 94	1.86 79	0.77 248	3.11 221	3.40 457	1.77 246	1.12 117	0.87 144	0.97 185	1.54 154	1.51 285	0.27 89	2.44 545	0.27 154	0.24 185	0.37 281	6.91 544

EGLCR-Stereo	2.52 268	0.56 65	9.39 164	1.16 311	0.81 237	5.24 577	0.61 132	4.20 442	1.56 97	1.09 158	0.71 34	1.09 187	0.66 83	1.92 227	0.82 100	0.29 138	0.30 246	0.29 219	0.24 185	0.37 281	19.09 613

DAS	2.52 268	0.76 222	7.72 152	1.16 311	1.64 496	2.96 178	2.10 535	4.14 420	3.31 433	4.16 567	2.51 485	2.56 396	1.81 413	11.54 559	1.83 372	0.44 396	0.23 118	0.39 412	0.25 203	0.42 347	0.45 166

GMM-Stereo	2.52 268	0.56 65	20.57 495	0.92 161	0.83 242	4.18 449	1.88 519	2.51 132	2.40 263	2.48 455	2.30 455	1.69 262	1.84 421	2.93 328	1.25 228	0.32 213	0.19 28	0.33 324	0.49 487	0.37 281	2.40 476

MLCV	2.52 268	1.77 446	18.20 304	1.17 318	0.63 154	3.60 296	0.53 99	3.88 338	2.35 257	2.82 505	2.24 439	1.99 330	1.42 308	4.59 369	3.09 478	0.39 347	0.22 85	0.33 324	0.22 141	0.35 257	0.52 232

ToySt	2.53 273	0.89 271	19.20 336	1.12 292	0.95 297	3.47 261	1.13 425	3.72 308	2.25 231	1.36 182	1.71 281	2.22 351	1.59 352	2.14 259	1.81 371	0.28 111	0.64 450	0.30 245	0.33 370	0.43 357	5.14 530

LMCR-Stereo	2.53 273	2.30 482	18.81 318	1.64 498	0.86 255	3.88 362	1.14 428	4.33 503	1.63 127	2.27 393	2.35 460	1.13 193	2.41 473	2.63 306	2.26 429	1.06 552	0.24 150	0.29 219	0.25 203	0.62 459	0.42 146

UNet	2.53 273	0.91 280	20.07 413	1.19 328	1.44 451	3.45 258	0.75 232	3.80 324	1.98 190	2.09 329	1.57 235	2.74 414	2.37 470	3.51 343	2.52 452	0.35 280	0.30 246	0.41 426	0.28 270	0.40 316	0.50 215

UCFNet_RVC	2.53 273	1.29 389	20.56 491	1.42 439	1.40 444	4.01 398	1.04 404	2.79 177	1.67 135	2.27 393	1.88 354	2.94 434	1.50 331	3.48 341	1.68 336	0.37 323	0.29 236	0.52 490	0.41 453	0.55 432	0.51 221

MyStereo04	2.54 277	1.18 366	18.82 320	1.04 249	1.21 392	3.96 389	0.95 374	4.02 373	3.01 363	2.06 317	1.27 156	2.33 362	1.66 384	2.06 243	2.01 404	0.26 76	3.49 564	0.34 344	0.27 243	0.43 357	0.49 210

MC-Stereo	2.54 277	0.58 82	6.38 145	1.30 383	1.37 436	4.56 531	0.60 128	2.08 84	1.57 101	1.97 285	1.68 271	0.89 151	1.12 241	1.46 135	0.88 120	0.27 89	8.44 589	0.27 154	0.22 141	0.26 85	14.87 586

Sa-1000	2.54 277	1.47 413	20.36 459	1.16 311	0.55 108	4.07 414	1.39 471	4.49 537	3.01 363	2.06 317	2.79 513	1.84 301	1.43 312	2.68 310	1.53 289	0.31 191	0.26 197	0.36 381	0.33 370	0.37 281	0.46 177

LCNet	2.54 277	0.60 101	20.89 529	1.01 231	0.57 126	3.60 296	1.21 444	3.20 231	1.70 143	2.17 356	1.76 294	1.43 237	4.12 543	3.61 346	0.94 140	0.32 213	0.20 44	0.28 191	0.76 540	0.50 416	1.83 457

AFF-stereo	2.54 277	3.44 509	20.84 526	1.30 383	0.48 67	3.94 381	0.48 77	3.30 245	3.40 457	1.94 274	2.21 437	2.10 346	1.51 333	2.36 283	1.62 316	0.23 35	0.21 68	0.25 93	0.25 203	0.33 219	0.53 241

YMNet	2.55 282	1.78 447	14.80 220	1.41 430	1.67 506	3.95 383	0.96 380	3.86 334	3.02 367	2.68 485	2.57 493	3.35 471	1.53 341	3.40 338	2.57 454	0.49 443	0.54 420	0.52 490	0.49 487	0.76 508	0.69 321

YMNet_1	2.55 282	1.78 447	14.80 220	1.41 430	1.67 506	3.95 383	0.96 380	3.86 334	3.02 367	2.68 485	2.57 493	3.35 471	1.53 341	3.40 338	2.57 454	0.49 443	0.54 420	0.52 490	0.49 487	0.76 508	0.69 321

MyStereo05	2.55 282	1.07 337	19.87 390	1.06 259	1.08 340	4.26 471	0.86 313	4.10 403	3.01 363	2.19 367	1.26 149	2.30 359	1.64 377	2.13 256	1.99 398	0.25 57	2.43 543	0.34 344	0.27 243	0.46 390	0.48 201

SA	2.55 282	1.54 421	20.70 513	1.12 292	0.48 67	4.26 471	1.33 460	4.45 533	3.28 421	1.68 226	1.96 377	1.69 262	2.25 462	2.60 304	1.57 302	0.30 167	0.29 236	0.37 392	0.38 424	0.36 275	0.47 189

KYRaft	2.55 282	0.57 77	20.60 500	0.98 213	0.51 87	4.38 486	1.76 512	2.51 132	1.59 108	2.48 455	2.98 522	1.99 330	3.36 526	2.17 262	0.96 148	0.34 262	0.22 85	0.33 324	0.46 477	0.38 295	2.44 478

RAFT-345	2.55 282	0.60 101	19.89 392	1.22 341	0.49 76	4.43 498	0.77 248	1.68 39	3.54 479	2.09 329	3.10 529	1.95 322	1.30 280	6.65 414	1.47 281	0.41 361	0.23 118	0.32 288	0.26 222	0.29 129	0.28 19

DLCB_ROB	2.55 282	1.32 395	10.26 169	1.31 387	1.04 328	2.94 175	1.29 454	3.81 327	2.73 311	2.93 513	2.17 423	3.37 473	1.53 341	10.40 511	3.26 484	0.42 372	0.35 292	0.41 426	0.37 415	0.43 357	0.68 318

TestStereo1	2.56 289	1.41 405	20.56 491	1.63 494	0.74 204	4.13 429	1.34 461	3.93 351	3.38 451	1.61 213	2.56 490	1.43 237	2.13 451	2.55 301	1.70 342	0.32 213	0.22 85	0.34 344	0.26 222	0.40 316	0.53 241

CRFU-Net	2.56 289	0.89 271	10.77 173	2.53 567	1.09 343	3.91 370	1.40 472	3.87 337	1.92 179	2.25 384	1.80 313	3.32 468	7.85 586	5.53 385	1.54 292	0.58 492	0.36 302	0.31 267	0.28 270	0.39 310	0.56 258

SA-5K	2.56 289	1.41 405	20.56 491	1.63 494	0.74 204	4.13 429	1.34 461	3.93 351	3.38 451	1.61 213	2.56 490	1.43 237	2.13 451	2.55 301	1.70 342	0.32 213	0.22 85	0.34 344	0.26 222	0.40 316	0.53 241

IPLG	2.56 289	1.11 349	19.89 392	0.95 190	0.79 228	4.60 536	0.56 107	4.31 492	2.10 203	1.94 274	2.00 387	1.34 220	1.37 292	6.59 413	1.59 307	0.32 213	0.21 68	0.27 154	0.23 162	0.32 192	0.63 301

Prome-Stereo	2.57 293	0.60 101	20.29 450	1.01 231	0.62 151	4.40 493	1.80 515	3.22 235	1.74 151	2.18 360	3.43 544	1.71 269	3.45 531	2.24 273	1.19 207	0.32 213	0.20 44	0.27 154	0.25 203	0.37 281	2.15 468

Select-FE	2.58 294	1.05 334	18.42 308	1.09 274	1.24 399	3.70 320	0.61 132	3.97 360	2.27 239	2.61 476	1.83 334	5.04 562	3.16 515	2.02 240	1.40 262	0.35 280	0.56 428	0.31 267	0.48 483	0.35 257	1.14 405

GCAP-Stereo	2.59 295	1.07 337	20.48 479	0.91 151	4.13 588	3.67 312	0.51 88	2.27 101	1.76 154	1.18 164	1.15 124	1.18 201	0.84 148	1.36 110	1.54 292	0.27 89	8.46 590	0.27 154	0.19 54	0.29 129	0.30 29

NINENet	2.59 295	0.89 271	16.09 246	1.16 311	1.07 337	4.50 512	0.75 232	4.43 529	2.61 295	2.18 360	1.91 365	3.61 497	1.03 201	7.92 445	1.18 202	0.49 443	0.34 282	0.41 426	0.30 326	0.42 347	0.44 160

111	2.59 295	3.10 502	20.47 473	0.84 103	0.38 19	4.26 471	0.91 353	4.45 533	2.96 352	2.48 455	2.07 405	2.31 360	1.64 377	1.49 142	1.90 386	0.35 280	0.22 85	0.25 93	0.21 106	0.32 192	1.14 405

PSMNet-RUCA	2.60 298	1.83 455	20.55 487	1.51 466	1.39 439	3.07 190	1.36 467	3.56 277	2.43 270	1.41 189	2.07 405	1.42 234	1.09 228	2.07 245	1.60 311	1.20 559	0.69 465	1.26 573	0.96 554	1.65 572	0.97 385

ff7	2.60 298	0.81 241	16.25 251	0.89 133	0.56 114	4.55 527	0.83 290	1.68 39	3.44 463	0.88 109	1.10 112	0.70 92	0.78 122	1.93 231	0.93 132	0.29 138	0.37 309	0.29 219	0.21 106	0.33 219	15.08 589

ffff	2.60 298	0.81 241	16.25 251	0.89 133	0.56 114	4.55 527	0.83 290	1.68 39	3.44 463	0.88 109	1.10 112	0.70 92	0.78 122	1.93 231	0.93 132	0.29 138	0.37 309	0.29 219	0.21 106	0.33 219	15.08 589

11t	2.60 298	0.81 241	16.25 251	0.89 133	0.56 114	4.55 527	0.83 290	1.68 39	3.44 463	0.88 109	1.10 112	0.70 92	0.78 122	1.93 231	0.93 132	0.29 138	0.37 309	0.29 219	0.21 106	0.33 219	15.08 589

ccc-4	2.60 298	0.81 241	16.25 251	0.89 133	0.56 114	4.55 527	0.83 290	1.68 39	3.44 463	0.88 109	1.10 112	0.70 92	0.78 122	1.93 231	0.93 132	0.29 138	0.37 309	0.29 219	0.21 106	0.33 219	15.08 589

IPLGR	2.61 303	0.73 190	20.72 517	0.87 125	0.54 101	4.58 532	0.52 95	4.32 500	2.79 322	1.91 264	1.54 225	1.72 270	1.71 395	6.94 427	1.43 269	0.31 191	0.21 68	0.27 154	0.24 185	0.34 242	0.48 201

RAFT_R40	2.61 303	0.64 125	19.86 388	1.69 506	0.46 57	4.74 564	0.95 374	2.28 103	2.52 284	2.02 304	2.32 458	2.69 410	2.52 483	6.70 417	1.05 175	0.42 372	0.19 28	0.30 245	0.27 243	0.33 219	0.29 24

DeepPruner_ROB	2.61 303	1.97 465	19.32 344	1.03 243	1.20 387	4.38 486	0.90 342	3.44 263	1.77 155	2.61 476	1.54 225	2.77 420	1.27 272	5.05 373	2.08 414	0.52 476	0.40 339	0.37 392	0.35 395	0.52 424	0.62 298

fast-acv-ft	2.62 306	1.62 431	20.48 479	1.45 449	1.39 439	3.16 203	1.16 433	3.41 258	2.45 278	1.97 285	2.15 418	2.68 408	2.15 453	2.92 327	2.47 447	0.43 388	0.40 339	0.45 452	0.40 442	0.62 459	0.64 306

PSM-softLoss	2.62 306	0.65 133	21.11 551	2.46 564	0.49 76	4.68 555	0.68 180	2.61 159	4.23 518	2.14 341	1.47 202	1.42 234	0.99 189	6.04 398	1.24 221	0.47 427	0.23 118	0.37 392	0.39 433	0.33 219	0.34 62

KMStereo	2.62 306	0.65 133	21.11 551	2.46 564	0.49 76	4.68 555	0.68 180	2.61 159	4.23 518	2.14 341	1.47 202	1.42 234	0.99 189	6.04 398	1.24 221	0.47 427	0.23 118	0.37 392	0.39 433	0.33 219	0.34 62

STTStereo	2.62 306	1.28 387	19.16 332	1.52 471	1.55 471	3.84 348	0.89 327	3.75 313	2.59 294	2.23 381	1.59 245	2.48 387	1.58 349	5.11 374	1.72 349	0.38 339	0.41 346	0.47 461	0.54 506	0.53 425	0.75 344

SST-Stereo	2.63 310	0.63 119	19.76 379	1.69 506	0.46 57	4.71 561	0.74 221	2.27 101	3.07 384	2.07 323	2.15 418	2.42 378	3.17 516	6.66 415	0.95 146	0.45 406	0.19 28	0.30 245	0.27 243	0.35 257	0.31 36

GMOStereo	2.64 311	0.92 287	19.83 384	0.81 94	0.68 185	3.22 212	0.89 327	2.94 200	1.48 75	2.36 431	1.54 225	1.75 274	1.04 208	1.33 97	1.15 193	0.26 76	11.32 609	0.35 363	0.28 270	0.35 257	0.33 51

error version	2.64 311	0.92 287	19.83 384	0.81 94	0.68 185	3.22 212	0.89 327	2.94 200	1.48 75	2.36 431	1.54 225	1.75 274	1.04 208	1.33 97	1.15 193	0.26 76	11.32 609	0.35 363	0.28 270	0.35 257	0.33 51

test-v	2.64 311	0.92 287	19.83 384	0.81 94	0.68 185	3.22 212	0.89 327	2.94 200	1.48 75	2.36 431	1.54 225	1.75 274	1.04 208	1.33 97	1.15 193	0.26 76	11.32 609	0.35 363	0.28 270	0.35 257	0.33 51

test-2	2.64 311	0.92 287	19.83 384	0.81 94	0.68 185	3.22 212	0.89 327	2.94 200	1.48 75	2.36 431	1.54 225	1.75 274	1.04 208	1.33 97	1.15 193	0.26 76	11.32 609	0.35 363	0.28 270	0.35 257	0.33 51

GSStereo	2.65 315	0.61 108	2.62 95	1.07 267	1.33 422	4.53 519	0.81 283	3.44 263	4.24 520	0.80 73	0.93 75	0.76 118	0.80 135	1.07 35	0.84 106	0.28 111	0.54 420	0.26 127	0.26 222	0.29 129	27.59 627

test_sample3	2.65 315	0.75 213	15.69 237	1.42 439	0.85 251	3.14 202	0.73 211	4.28 476	3.21 403	2.28 395	1.79 308	1.78 290	1.46 320	11.11 541	1.84 374	0.36 307	0.46 382	0.34 344	0.36 405	0.40 316	0.76 346

dad	2.65 315	3.40 507	19.45 351	1.05 253	0.65 163	4.21 461	0.84 301	2.10 86	2.77 318	2.32 418	1.72 283	1.72 270	1.27 272	3.86 353	2.04 410	1.06 552	0.40 339	2.04 583	0.49 487	0.78 510	0.83 359

AASNet	2.65 315	3.20 503	20.19 429	1.38 418	1.49 459	3.84 348	1.06 408	3.92 347	3.28 421	2.07 323	2.28 449	1.95 322	1.28 275	2.19 265	2.17 422	0.42 372	0.33 270	0.45 452	0.30 326	0.59 448	0.52 232

ASMatch	2.65 315	0.68 156	20.65 507	1.60 487	0.71 196	4.40 493	0.77 248	2.02 78	1.65 131	1.71 234	3.89 553	1.93 316	3.75 537	5.45 382	1.67 334	0.33 240	0.24 150	0.34 344	0.28 270	0.34 242	0.57 263

BEATNet_4x	2.65 315	4.43 521	18.10 300	1.41 430	0.59 131	3.44 254	1.02 396	4.08 397	2.97 353	2.28 395	1.75 293	2.18 348	1.61 360	2.80 319	3.54 489	0.39 347	0.25 169	0.47 461	0.31 345	0.61 454	0.86 370

IGEV-FE	2.66 321	0.75 213	21.55 577	1.50 463	0.89 270	2.21 103	0.90 342	3.52 271	1.83 163	2.17 356	1.58 242	4.06 520	1.59 352	1.73 192	1.21 210	0.32 213	0.33 270	0.28 191	0.30 326	0.44 371	6.08 536

IGEV_Zeroshot_test	2.66 321	0.75 213	21.55 577	1.50 463	0.89 270	2.21 103	0.90 342	3.52 271	1.83 163	2.17 356	1.57 235	4.09 522	1.60 354	1.73 192	1.21 210	0.32 213	0.33 270	0.28 191	0.30 326	0.44 371	6.09 537

GEStereo_RVC	2.66 321	1.20 376	20.38 461	1.29 378	1.05 331	4.02 401	1.42 475	4.17 431	2.24 228	2.10 332	1.86 346	2.33 362	1.84 421	4.93 372	1.78 362	0.51 465	0.38 323	0.32 288	0.29 305	0.44 371	0.56 258

XX-Stereo	2.66 321	0.70 169	21.17 558	2.33 556	1.24 399	4.31 480	0.45 69	4.48 536	1.60 114	2.39 439	1.89 356	4.60 551	0.60 62	4.17 364	1.11 186	0.34 262	0.26 197	0.29 219	0.29 305	0.53 425	0.43 154

delet	2.66 321	1.11 349	18.42 308	1.05 253	1.65 500	3.47 261	2.00 528	3.81 327	2.82 329	2.15 348	2.11 411	2.62 402	1.88 428	5.38 380	2.21 426	0.34 262	0.38 323	0.40 417	0.32 361	0.45 380	0.54 250

OCTAStereo	2.67 326	0.67 144	21.08 543	2.43 560	0.47 62	4.67 547	0.67 169	3.68 295	4.31 530	2.11 334	1.62 251	1.36 224	1.09 228	6.02 397	1.25 228	0.45 406	0.20 44	0.36 381	0.34 380	0.32 192	0.37 98

RE-Stereo	2.67 326	0.67 144	21.08 543	2.43 560	0.47 62	4.67 547	0.67 169	3.68 295	4.30 527	2.11 334	1.62 251	1.36 224	1.09 228	6.01 394	1.26 233	0.45 406	0.20 44	0.36 381	0.34 380	0.32 192	0.37 98

TVStereo	2.67 326	0.67 144	21.08 543	2.43 560	0.47 62	4.67 547	0.67 169	3.68 295	4.30 527	2.11 334	1.62 251	1.36 224	1.09 228	6.01 394	1.26 233	0.45 406	0.20 44	0.36 381	0.34 380	0.32 192	0.37 98

test_sample5	2.68 329	0.76 222	14.56 215	1.40 426	0.83 242	3.11 196	0.74 221	4.33 503	4.48 539	2.29 401	2.04 392	1.67 258	1.45 315	11.18 544	1.88 382	0.37 323	0.47 393	0.37 392	0.39 433	0.43 357	0.78 350

test_sample4	2.68 329	0.76 222	15.85 240	1.45 449	0.83 242	3.10 192	0.72 202	4.31 492	3.37 448	2.39 439	1.90 364	1.72 270	1.47 325	11.13 543	1.86 378	0.36 307	0.47 393	0.35 363	0.37 415	0.42 347	0.85 366

DualNet	2.68 329	0.76 222	14.56 215	1.40 426	0.83 242	3.11 196	0.74 221	4.33 503	4.48 539	2.35 425	2.13 415	1.67 258	1.45 315	11.18 544	1.88 382	0.37 323	0.47 393	0.37 392	0.39 433	0.43 357	0.78 350

NF-Stereo	2.68 329	0.67 144	21.09 548	2.43 560	0.47 62	4.67 547	0.67 169	3.68 295	4.30 527	2.11 334	1.62 251	1.36 224	1.09 228	6.07 400	1.24 221	0.45 406	0.20 44	0.36 381	0.34 380	0.32 192	0.37 98

mmm	2.70 333	0.80 238	8.26 156	1.50 463	1.18 376	2.44 127	0.85 308	4.08 397	4.59 543	2.31 407	1.95 376	1.51 245	1.55 346	2.33 281	1.72 349	0.31 191	7.71 586	0.45 452	0.42 459	0.40 316	9.56 565

iResNet	2.70 333	1.35 399	20.93 532	2.01 542	0.73 199	3.76 331	0.83 290	4.28 476	2.93 349	2.38 437	2.03 390	1.35 222	1.54 344	3.28 336	4.42 502	0.42 372	0.25 169	0.29 219	0.23 162	0.45 380	0.64 306

test_sample6	2.71 335	0.76 222	14.30 208	1.43 446	0.83 242	3.17 204	0.79 265	4.40 522	4.65 550	2.35 425	2.13 415	1.69 262	1.45 315	11.48 556	1.99 398	0.39 347	0.46 382	0.38 406	0.40 442	0.43 357	0.77 347

MIM_Stereo	2.71 335	1.26 380	20.92 531	1.34 401	5.57 596	3.10 192	0.59 124	3.25 240	2.51 282	1.64 217	1.61 247	1.82 298	1.29 278	2.07 245	1.35 244	0.25 57	0.31 254	0.28 191	0.26 222	0.29 129	4.43 524

anonymousdsp2	2.72 337	0.68 156	11.15 176	1.20 330	0.64 158	3.66 310	0.71 198	3.71 306	2.14 215	1.62 215	1.61 247	1.95 322	1.00 192	2.24 273	0.81 95	0.32 213	0.50 409	0.28 191	0.20 89	0.34 242	19.58 614

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 337	2.55 491	14.91 222	1.37 414	1.36 432	3.50 272	1.63 501	4.11 406	3.38 451	2.55 464	2.04 392	2.35 366	2.50 481	5.14 375	4.64 506	0.53 478	0.22 85	0.35 363	0.21 106	0.41 336	0.60 290

RAFT-RH_RVC	2.72 337	0.64 125	20.10 422	1.48 457	0.49 76	4.46 502	0.56 107	1.73 49	2.86 339	3.06 525	5.50 569	2.02 335	1.28 275	6.70 417	1.56 299	0.46 418	0.22 85	0.37 392	0.34 380	0.29 129	0.33 51

DMCA-RVC	2.72 337	3.31 505	20.08 419	1.27 370	1.13 356	2.49 132	0.85 308	3.43 261	1.85 167	3.04 523	1.58 242	1.99 330	1.51 333	6.42 409	2.86 467	0.39 347	0.31 254	0.44 444	0.37 415	0.47 403	0.65 310

iResNet_ROB	2.72 337	10.38 560	14.41 211	1.46 451	0.99 306	3.74 328	0.66 166	4.01 368	2.84 332	2.04 312	2.05 399	1.98 329	1.38 293	4.73 371	1.91 389	0.35 280	0.20 44	0.28 191	0.19 54	0.33 219	0.41 137

pcwnet_v2	2.73 342	0.70 169	22.43 600	1.11 282	1.02 317	3.58 291	0.80 275	4.31 492	3.42 461	2.39 439	2.28 449	2.99 437	1.68 387	3.31 337	1.54 292	0.44 396	0.51 412	0.41 426	0.34 380	0.62 459	0.74 341

GCAP-BAT	2.74 343	0.79 235	19.74 378	1.06 259	0.85 251	4.25 470	0.91 353	2.80 179	1.83 163	2.14 341	2.08 408	2.55 392	0.80 135	1.87 224	1.41 265	0.35 280	7.97 587	0.24 64	0.22 141	0.27 95	2.72 487

MyStereo06	2.74 343	1.07 337	21.19 561	1.06 259	1.08 340	4.26 471	0.86 313	3.72 308	1.80 160	2.25 384	1.77 301	4.28 535	4.12 543	1.85 220	1.38 257	0.25 57	2.43 543	0.34 344	0.27 243	0.46 390	0.48 201

IRAFT_RVC	2.74 343	0.71 176	19.80 380	2.52 566	0.67 177	4.60 536	1.57 495	3.05 214	2.99 356	2.23 381	1.72 283	2.08 344	2.59 485	6.69 416	1.61 314	0.37 323	0.21 68	0.33 324	0.29 305	0.33 219	0.35 73

HGLStereo	2.74 343	1.03 331	20.80 522	1.24 348	1.55 471	3.62 302	0.94 370	3.83 330	2.09 201	2.18 360	2.20 433	3.11 450	2.12 448	5.65 386	2.07 413	0.50 457	0.34 282	0.32 288	0.30 326	0.42 347	0.50 215

G2L-ROB	2.75 347	1.93 462	19.94 398	1.25 363	1.05 331	3.84 348	0.93 367	3.45 267	2.56 287	2.29 401	1.47 202	2.64 405	1.20 265	8.34 451	2.28 431	0.29 138	0.20 44	0.24 64	0.23 162	0.29 129	0.52 232

ACRE	2.75 347	7.69 543	19.93 395	0.93 169	1.30 411	3.94 381	0.90 342	4.23 454	3.66 487	2.33 421	2.61 497	1.17 198	1.04 208	1.80 208	1.35 244	0.46 418	0.25 169	0.27 154	0.23 162	0.32 192	0.60 290

PFNet	2.75 347	0.69 161	19.96 401	2.25 551	0.80 232	4.63 540	0.90 342	2.60 158	3.85 498	2.39 439	2.71 508	1.82 298	1.41 305	7.53 437	1.41 265	0.36 307	0.21 68	0.36 381	0.27 243	0.32 192	0.46 177

rafts_anoy	2.76 350	1.68 436	20.42 465	1.42 439	3.90 583	3.03 187	0.61 132	3.24 237	1.66 133	1.42 192	1.26 149	1.19 205	1.11 238	2.13 256	1.64 328	0.33 240	8.77 596	0.32 288	0.32 361	0.32 192	0.38 108

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 350	1.48 414	19.72 375	1.62 491	2.00 538	3.95 383	0.86 313	3.92 347	2.51 282	2.56 465	1.69 275	2.83 425	1.61 360	5.65 386	1.78 362	0.48 436	0.36 302	0.38 406	0.42 459	0.56 438	0.77 347
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DA	2.77 352	0.51 39	6.04 139	1.05 253	1.15 360	4.36 484	0.84 301	2.83 186	3.02 367	0.87 104	1.57 235	0.92 162	1.07 223	1.61 161	0.68 47	0.35 280	2.66 547	0.24 64	0.19 54	0.26 85	25.18 623

GGEV	2.77 352	0.51 39	6.04 139	1.05 253	1.15 360	4.36 484	0.84 301	2.83 186	3.02 367	0.87 104	1.57 235	0.92 162	1.07 223	1.61 161	0.68 47	0.35 280	2.66 547	0.24 64	0.19 54	0.26 85	25.18 623

AACVNet	2.77 352	1.64 434	19.22 338	1.57 481	0.86 255	3.28 226	0.74 221	3.31 248	1.66 133	2.06 317	1.82 321	2.47 385	1.40 300	10.95 530	1.92 393	0.41 361	0.35 292	0.38 406	0.33 370	0.46 390	0.61 294

UGAM	2.78 355	0.78 231	19.69 372	0.93 169	0.73 199	3.27 222	1.02 396	2.88 195	3.06 383	1.40 186	2.76 512	3.51 490	1.28 275	10.74 519	1.44 273	0.30 167	0.30 246	0.40 417	0.33 370	0.37 281	0.49 210

Wz-Net-LNSev	2.78 355	6.16 530	17.27 279	1.24 348	1.65 500	3.49 270	1.55 491	3.70 303	3.61 483	1.96 282	1.76 294	3.30 465	2.17 457	2.78 317	2.24 427	0.49 443	0.35 292	0.32 288	0.31 345	0.56 438	0.65 310

NVstereo2D	2.79 357	1.13 355	13.75 197	1.37 414	1.47 458	3.57 288	1.38 469	4.17 431	3.77 494	2.04 312	1.72 283	3.05 442	1.75 401	10.84 522	1.72 349	0.62 504	0.48 400	0.56 509	0.54 506	0.79 515	1.02 394

MM-Stereo_test2	2.80 358	0.63 119	20.19 429	1.75 518	0.52 94	2.77 153	0.71 198	1.80 53	1.72 149	0.99 140	0.98 91	0.84 131	0.79 130	1.45 132	1.26 233	0.27 89	0.62 447	0.25 93	0.23 162	0.31 166	17.86 610

ssnet_v2	2.81 359	1.39 402	21.16 556	1.25 363	0.90 278	3.86 356	1.63 501	4.10 403	3.22 410	2.79 500	1.96 377	3.78 505	1.70 393	2.53 299	3.12 481	0.44 396	0.37 309	0.42 437	0.38 424	0.59 448	0.58 281

11t1	2.82 360	0.72 184	17.81 297	1.60 487	0.93 289	2.27 112	0.62 147	3.76 314	4.47 538	1.72 235	1.33 170	1.05 184	1.34 286	1.84 219	1.45 277	0.29 138	5.57 576	0.29 219	0.26 222	0.32 192	8.80 560

DANet	2.82 360	1.17 363	10.20 168	1.87 528	1.72 512	3.25 221	1.15 431	4.36 512	3.02 367	3.42 546	2.18 428	4.09 522	1.79 410	9.78 481	4.32 499	0.55 484	0.57 430	0.60 521	0.44 468	0.65 477	1.25 413
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 362	1.17 363	20.72 517	1.15 304	2.05 542	3.61 298	0.49 78	4.63 557	2.10 203	1.41 189	1.66 268	6.02 580	2.40 471	2.79 318	2.09 417	0.30 167	0.51 412	0.31 267	0.96 554	0.59 448	1.93 458

G2L-Stereo	2.85 363	2.33 484	19.94 398	1.15 304	1.34 425	3.57 288	0.95 374	3.70 303	2.22 225	2.14 341	1.61 247	3.19 455	1.33 284	9.50 473	2.02 406	0.36 307	0.27 214	0.35 363	0.28 270	0.30 152	0.51 221

test_sample7	2.85 363	0.81 241	14.48 213	1.59 486	0.77 221	2.42 125	1.08 411	4.40 522	4.92 563	2.20 374	1.85 340	1.90 310	2.00 434	6.87 423	1.75 359	0.47 427	1.36 509	0.44 444	0.41 453	0.47 403	6.81 543

GCST	2.86 365	3.95 515	20.52 483	1.93 535	1.56 476	1.74 77	0.50 84	3.69 300	2.10 203	1.79 250	1.64 261	1.60 251	1.29 278	5.27 378	1.90 386	2.10 577	0.77 471	1.45 576	0.97 557	1.15 552	1.38 422

TRStereo	2.86 365	2.12 474	19.98 403	1.68 504	1.18 376	4.35 482	1.05 406	5.07 571	3.48 474	1.56 207	1.39 186	1.75 274	0.85 151	2.01 239	1.50 284	0.43 388	0.34 282	0.33 324	0.36 405	0.36 275	7.50 545

CFNet-ft	2.87 367	1.80 449	20.20 431	1.10 277	1.54 467	4.09 419	0.89 327	2.97 209	1.88 173	1.93 268	1.70 277	3.50 487	1.60 354	9.35 470	2.17 422	0.35 280	0.32 260	0.61 524	0.38 424	0.55 432	0.45 166

CFNet_RVC	2.87 367	1.80 449	20.20 431	1.10 277	1.54 467	4.09 419	0.89 327	2.97 209	1.88 173	1.93 268	1.70 277	3.50 487	1.60 354	9.35 470	2.17 422	0.35 280	0.32 260	0.61 524	0.38 424	0.55 432	0.45 166

CIPLG	2.88 369	10.01 558	20.02 408	0.95 190	1.34 425	3.95 383	0.91 353	4.24 460	3.69 490	2.36 431	2.66 502	1.17 198	1.06 219	1.82 215	1.37 256	0.45 406	0.25 169	0.27 154	0.23 162	0.33 219	0.60 290

LALA_ROB	2.88 369	2.13 476	19.08 328	1.10 277	0.99 306	3.91 370	1.81 516	4.50 541	3.04 378	3.32 543	1.87 352	2.75 416	1.66 384	4.06 360	4.02 495	0.47 427	0.44 369	0.55 506	0.53 503	0.61 454	0.73 336

G2L-Stereo_test	2.89 371	2.06 468	20.60 500	1.68 504	1.18 376	3.55 284	1.01 392	3.66 291	2.33 250	2.59 470	1.68 271	3.14 453	1.48 326	9.19 467	1.86 378	0.30 167	0.21 68	0.23 38	0.23 162	0.28 108	0.57 263

IIG-Stereo	2.89 371	0.98 316	19.80 380	2.78 574	0.67 177	4.62 538	0.74 221	4.29 478	2.26 234	2.62 479	3.10 529	3.33 469	1.60 354	7.64 440	1.51 285	0.42 372	0.21 68	0.32 288	0.25 203	0.33 219	0.28 19

DN-CSS_ROB	2.89 371	9.72 555	19.71 373	2.07 547	0.90 278	4.01 398	0.61 132	4.06 385	3.35 446	1.66 222	1.89 356	1.39 230	1.06 219	3.24 335	1.88 382	0.44 396	0.19 28	0.44 444	0.29 305	0.40 316	0.42 146

AE-Stereo	2.91 374	0.63 119	17.05 273	1.15 304	0.63 154	4.39 490	0.70 193	4.02 373	2.12 210	1.24 174	2.04 392	1.01 180	0.91 171	1.67 168	1.42 267	0.30 167	1.14 502	0.28 191	0.28 270	0.27 95	16.93 608

PSMNet-RSSM	2.91 374	1.55 425	20.10 422	1.32 394	1.30 411	4.19 457	0.95 374	3.78 318	2.28 240	2.28 395	1.80 313	2.64 405	1.87 426	9.83 484	1.93 394	0.37 323	0.33 270	0.35 363	0.38 424	0.46 390	0.40 128

DFGA-Net	2.93 376	7.27 540	18.55 311	1.18 323	0.79 228	3.68 315	0.60 128	2.84 189	1.98 190	2.19 367	2.07 405	1.22 211	1.04 208	10.28 507	2.51 451	0.30 167	0.23 118	0.34 344	0.35 395	0.63 465	0.54 250

Consistency-Raft	2.93 376	1.93 462	19.72 375	1.41 430	1.75 514	3.85 353	1.32 459	4.09 401	2.75 314	1.82 254	2.66 502	1.81 296	4.34 549	2.29 278	2.08 414	0.90 545	0.94 486	1.03 562	1.13 565	1.71 574	1.10 402

ac_64	2.93 376	0.87 262	19.66 363	1.35 403	1.70 509	3.29 229	0.92 361	3.56 277	3.46 472	1.91 264	1.79 308	3.90 511	1.76 404	10.23 503	1.93 394	0.44 396	0.32 260	0.33 324	0.31 345	0.35 257	0.51 221

cf-r	2.93 376	2.19 478	20.59 499	1.49 458	1.35 430	4.18 449	0.92 361	3.73 312	3.12 391	2.16 352	1.82 321	3.40 475	1.44 313	8.22 448	1.93 394	0.34 262	0.31 254	0.33 324	0.30 326	0.38 295	0.45 166

ETE_ROB	2.93 376	2.12 474	17.80 295	1.13 297	0.94 295	3.71 323	1.53 487	4.29 478	2.98 355	3.32 543	2.13 415	2.34 365	1.51 333	8.68 457	2.82 465	0.44 396	0.40 339	0.51 487	0.49 487	0.56 438	0.80 355

x	2.94 381	0.83 250	16.07 245	1.51 466	0.83 242	2.13 100	0.96 380	3.97 360	4.73 553	1.73 238	1.43 195	1.61 252	1.27 272	2.24 273	1.71 345	0.29 138	6.91 581	0.34 344	0.31 345	0.34 242	9.60 566

OMP-Stereo	2.94 381	1.26 380	20.07 413	2.73 572	0.67 177	4.58 532	1.46 481	4.33 503	2.21 224	3.14 533	2.68 505	3.22 459	1.38 293	7.65 441	1.42 267	0.46 418	0.21 68	0.33 324	0.26 222	0.34 242	0.31 36

4D-IteraStereo	2.95 383	1.83 455	20.75 519	0.81 94	1.56 476	2.22 109	1.03 399	2.48 130	1.56 97	1.42 192	1.00 94	1.93 316	0.61 65	1.65 166	2.04 410	0.31 191	0.22 85	0.31 267	0.26 222	0.28 108	16.75 605

ACV-stereo	2.96 384	1.09 344	20.34 457	1.37 414	1.05 331	4.65 543	1.09 415	2.82 184	1.68 136	1.48 201	1.32 168	5.40 569	4.22 545	7.83 444	2.08 414	0.46 418	0.52 415	0.33 324	0.30 326	0.45 380	0.71 327

qqq	2.96 384	0.88 266	15.54 234	1.27 370	0.74 204	2.29 114	0.90 342	4.07 388	4.63 545	1.63 216	1.32 168	1.78 290	1.36 289	5.19 376	1.68 336	0.29 138	6.43 579	0.33 324	0.36 405	0.35 257	8.09 548

IPLGR_C	2.96 384	11.71 567	20.02 408	0.95 190	1.31 417	3.93 378	0.92 361	4.22 447	3.76 492	2.35 425	2.62 498	1.16 197	1.07 223	1.71 180	1.34 243	0.45 406	0.25 169	0.27 154	0.23 162	0.33 219	0.60 290

GANet-RSSM	2.96 384	1.27 384	21.17 558	1.73 514	1.23 395	4.22 463	0.91 353	3.39 256	2.02 196	1.97 285	1.74 292	2.53 389	2.06 439	10.91 529	1.88 382	0.37 323	0.35 292	0.32 288	0.29 305	0.42 347	0.46 177

NCCL2	2.96 384	4.07 518	15.75 238	1.24 348	1.03 322	3.48 267	2.55 551	3.79 319	2.39 260	2.78 498	1.80 313	2.41 374	1.67 386	10.27 506	2.48 449	0.46 418	0.41 346	0.57 513	0.55 511	0.61 454	0.86 370

MyStereo8	2.97 389	1.76 444	18.94 322	1.55 478	1.62 489	4.16 440	0.57 111	3.79 319	2.41 265	2.22 379	2.93 520	2.27 355	1.14 248	2.16 260	2.28 431	0.27 89	8.58 592	0.32 288	0.29 305	0.37 281	1.72 446

hitnet-ft	2.99 390	1.23 378	19.37 347	0.96 199	0.90 278	3.76 331	0.79 265	3.60 284	2.68 304	2.31 407	2.04 392	3.63 500	1.49 330	11.70 568	2.37 440	0.45 406	0.54 420	0.44 444	0.36 405	0.54 429	0.56 258

XPNet_ROB	2.99 390	1.58 426	17.06 275	1.38 418	0.99 306	3.91 370	1.62 500	4.20 442	2.42 266	2.87 508	2.03 390	2.31 360	1.72 398	10.76 520	3.60 490	0.55 484	0.49 403	0.48 467	0.40 442	0.53 425	0.85 366

coex_refinement	3.01 392	1.69 438	20.28 445	1.31 387	1.15 360	3.21 209	0.86 313	3.94 354	2.43 270	2.51 460	1.92 371	3.49 482	1.68 387	11.06 535	2.54 453	0.38 339	0.26 197	0.27 154	0.31 345	0.41 336	0.58 281

PAM	3.02 393	0.69 161	20.70 513	1.20 330	1.15 360	8.88 597	1.28 452	4.06 385	1.91 177	2.32 418	2.42 476	5.75 575	2.75 489	2.47 290	1.55 295	0.28 111	0.35 292	0.27 154	0.30 326	0.41 336	1.65 444

DCRE	3.02 393	0.95 304	18.48 310	1.18 323	1.89 532	3.57 288	0.82 286	3.36 254	1.70 143	2.04 312	8.12 579	1.73 273	1.07 223	1.31 91	1.24 221	0.24 42	0.87 482	0.26 127	0.27 243	0.28 108	11.03 572

HSM-Net_RVC	3.02 393	0.65 133	19.48 352	0.94 178	0.90 278	3.71 323	1.20 438	5.61 585	2.87 341	3.24 539	2.49 481	2.53 389	1.61 360	11.39 551	1.90 386	0.37 323	0.27 214	0.27 154	0.24 185	0.31 166	0.39 121
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 396	1.48 414	12.88 188	1.54 474	1.26 404	3.71 323	2.32 544	4.11 406	3.05 381	2.92 512	3.21 535	2.86 427	2.40 471	9.87 485	4.19 496	0.80 537	0.76 470	0.71 544	0.70 535	0.78 510	1.07 400

Nwc_Net	3.03 396	1.90 461	19.16 332	1.38 418	1.69 508	3.53 280	1.19 435	4.03 376	2.19 219	2.79 500	2.84 516	3.80 507	2.46 477	6.93 426	2.87 469	0.96 548	0.41 346	0.59 517	0.68 532	0.60 452	0.65 310

PAM_32	3.04 398	0.69 161	20.55 487	1.17 318	1.01 314	8.89 598	0.76 245	3.71 306	3.43 462	2.12 338	2.65 500	5.44 571	3.73 536	2.35 282	1.48 282	0.27 89	0.33 270	0.28 191	0.29 305	0.39 310	1.27 416

psm_up	3.04 398	1.30 392	18.97 325	1.31 387	1.51 463	3.86 356	1.22 445	4.26 472	2.31 248	2.72 490	1.83 334	2.43 380	1.68 387	12.86 592	1.78 362	0.43 388	0.41 346	0.41 426	0.34 380	0.46 390	0.67 316

CFNet	3.04 398	6.89 537	16.27 256	1.36 408	1.24 399	4.09 419	0.72 202	4.15 425	3.00 358	1.69 230	1.88 354	2.27 355	1.45 315	11.41 552	2.12 419	0.36 307	0.29 236	0.43 441	0.36 405	0.48 410	0.38 108

SACVNet	3.06 401	1.61 430	19.29 343	1.46 451	1.18 376	4.05 409	1.48 484	4.03 376	2.58 293	2.75 494	1.89 356	2.55 392	1.38 293	11.33 550	2.28 431	0.51 465	0.41 346	0.48 467	0.43 464	0.57 442	0.93 381

AIO-test2	3.07 402	12.11 569	20.58 498	1.49 458	1.34 425	3.22 212	0.73 211	4.07 388	1.56 97	1.72 235	2.20 433	0.90 154	0.74 107	3.75 351	1.39 260	3.67 595	0.26 197	0.35 363	0.44 468	0.41 336	0.44 160

TransformOpticalFlow	3.07 402	0.87 262	20.87 528	1.10 277	0.56 114	4.18 449	0.64 159	4.36 512	3.28 421	2.19 367	3.08 527	4.32 538	5.01 555	7.36 434	1.59 307	0.34 262	0.18 16	0.32 288	0.26 222	0.29 129	0.57 263

StereoDRNet	3.07 402	2.92 500	16.33 258	1.36 408	1.57 479	3.45 258	2.04 532	3.77 317	2.85 333	3.31 542	1.85 340	2.78 421	1.79 410	10.85 523	3.41 486	0.45 406	0.36 302	0.39 412	0.37 415	0.62 459	0.85 366

IGEVStereo-DCA	3.09 405	3.48 510	16.25 251	0.96 199	0.49 76	1.59 65	0.83 290	1.68 39	3.44 463	0.75 54	0.78 46	0.74 113	0.73 99	5.79 388	7.75 535	0.32 213	0.26 197	0.28 191	0.21 106	0.32 192	15.08 589

FADNet_RVC	3.10 406	7.62 541	19.12 329	1.05 253	0.93 289	4.09 419	0.84 301	4.34 508	2.05 198	1.54 204	1.78 305	1.61 252	1.50 331	8.92 461	2.64 461	0.50 457	0.38 323	0.44 444	0.61 523	0.91 528	1.16 408

iRaft-Stereo_20w	3.11 407	0.69 161	18.89 321	1.00 228	1.09 343	5.03 574	1.00 391	5.86 587	2.46 279	2.83 507	1.64 261	3.06 445	4.30 547	3.08 333	1.74 356	0.31 191	0.30 246	0.27 154	0.35 395	0.42 347	7.93 546

STrans-v2	3.11 407	0.95 304	20.80 522	0.86 118	0.64 158	3.90 366	1.01 392	4.30 480	3.61 483	2.28 395	3.65 548	4.11 525	5.17 558	7.32 431	1.63 322	0.34 262	0.18 16	0.29 219	0.26 222	0.30 152	0.65 310

PS-NSSS	3.11 407	1.60 429	19.48 352	1.00 228	1.53 466	4.12 426	1.08 411	4.59 555	2.80 323	2.19 367	2.38 464	1.76 280	1.39 296	11.79 572	1.94 397	0.69 516	0.45 376	0.95 560	0.43 464	1.03 536	1.00 390

DRaft	3.12 410	0.68 156	20.57 495	0.77 74	0.49 76	3.95 383	1.20 438	2.40 115	1.60 114	2.64 481	2.80 514	1.59 250	5.33 559	6.94 427	9.51 544	0.43 388	0.22 85	0.27 154	0.27 243	0.32 192	0.47 189

NOSS_ROB	3.12 410	0.89 271	19.03 327	2.01 542	1.07 337	3.90 366	0.97 385	4.32 500	3.08 385	2.94 515	2.19 431	3.85 510	1.18 261	11.75 570	1.69 339	0.69 516	0.54 420	0.57 513	0.52 501	0.57 442	0.72 331

TCMNet	3.13 412	1.71 440	19.53 356	1.49 458	2.11 546	3.84 348	1.07 410	4.12 411	3.03 373	2.64 481	2.29 451	2.43 380	1.74 400	10.10 499	2.47 447	0.56 488	0.45 376	0.61 524	0.50 495	0.87 525	1.04 398

GwcNet-RSSM	3.13 412	5.08 524	19.86 388	1.28 372	1.20 387	4.12 426	1.11 421	3.89 340	2.80 323	2.13 339	1.81 318	3.11 450	1.46 320	10.33 509	2.19 425	0.36 307	0.34 282	0.35 363	0.31 345	0.45 380	0.43 154

UGAM-zero	3.14 414	0.62 116	20.64 506	1.02 236	0.93 289	2.87 167	0.51 88	4.52 543	1.57 101	2.19 367	1.65 264	5.78 576	3.40 529	9.89 487	1.71 345	0.33 240	0.44 369	0.28 191	0.59 517	0.30 152	3.59 512

anonymousdsp	3.14 414	0.83 250	20.28 445	0.94 178	0.64 158	4.54 521	0.82 286	2.03 80	3.32 441	0.91 123	1.13 119	0.78 120	0.77 118	1.78 200	0.90 128	0.29 138	0.25 169	0.29 219	0.21 106	0.33 219	21.81 617

anonymousa	3.14 414	0.83 250	19.20 336	1.62 491	9.63 601	2.06 97	0.78 255	2.93 198	2.20 222	1.95 280	2.17 423	3.41 476	1.81 413	1.33 97	1.67 334	0.29 138	8.64 594	0.34 344	0.37 415	0.32 192	1.33 419

IGEV-Stereo	3.15 417	0.83 250	20.31 454	0.94 178	0.64 158	4.54 521	0.82 286	2.01 77	3.31 433	0.91 123	1.13 119	0.79 123	0.77 118	1.79 202	0.92 131	0.29 138	0.25 169	0.29 219	0.21 106	0.33 219	21.85 618
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 417	2.65 494	18.81 318	1.37 414	1.76 516	3.30 234	1.57 495	4.20 442	3.05 381	2.76 495	2.94 521	4.50 545	3.21 518	5.88 392	3.07 477	0.88 544	0.39 335	0.72 547	0.50 495	0.75 504	0.66 315

RASNet	3.15 417	1.20 376	19.81 382	1.63 494	2.26 552	3.67 312	1.09 415	3.58 280	3.44 463	1.99 289	2.15 418	4.59 550	2.30 466	10.24 505	2.98 473	0.57 491	0.26 197	0.25 93	0.25 203	0.30 152	0.54 250

RYNet	3.15 417	1.48 414	16.27 256	1.24 348	1.39 439	3.67 312	1.44 480	4.09 401	3.20 400	2.26 390	1.70 277	3.83 508	2.15 453	13.64 605	3.23 483	0.45 406	0.45 376	0.50 482	0.35 395	0.81 517	0.83 359

GEAStereo	3.16 421	0.61 108	2.62 95	0.99 220	1.33 422	4.53 519	0.81 283	2.05 81	1.71 146	0.97 135	0.93 75	0.53 49	0.80 135	1.07 35	0.84 106	0.31 191	18.89 624	0.27 154	0.20 89	0.29 129	23.53 621

raft_robust	3.17 422	2.15 477	20.28 445	1.06 259	0.55 108	3.86 356	0.46 75	4.42 527	2.77 318	1.70 232	1.37 182	7.48 588	6.35 569	6.81 422	1.44 273	0.31 191	0.74 469	0.30 245	0.37 415	0.32 192	0.57 263

RALCasStereoNet	3.17 422	1.87 459	20.86 527	1.17 318	1.63 492	3.10 192	0.70 193	3.21 232	2.19 219	1.39 185	1.73 289	1.18 201	0.91 171	2.46 287	1.64 328	0.31 191	8.75 595	0.25 93	0.22 141	0.31 166	9.45 563

DRN-Test	3.17 422	1.30 392	19.66 363	1.41 430	1.60 485	3.61 298	1.47 482	4.18 437	2.83 330	3.48 549	1.92 371	2.58 398	2.50 481	10.81 521	2.90 471	0.49 443	0.49 403	0.44 444	0.42 459	0.57 442	0.78 350

HH	3.19 425	0.91 280	21.34 568	1.24 348	0.61 141	4.16 440	0.80 275	2.94 200	1.82 161	1.23 172	1.84 336	4.61 552	1.84 421	2.63 306	0.99 159	0.29 138	1.53 514	0.30 245	0.24 185	0.34 242	14.22 584

HanStereo	3.19 425	0.91 280	21.34 568	1.24 348	0.61 141	4.16 440	0.80 275	2.94 200	1.82 161	1.23 172	1.84 336	4.61 552	1.84 421	2.63 306	0.99 159	0.29 138	1.53 514	0.30 245	0.24 185	0.34 242	14.22 584

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 427	1.87 459	21.91 585	1.18 323	2.03 540	4.07 414	0.98 388	3.99 364	2.17 216	1.57 209	5.62 571	4.27 533	2.92 497	2.69 313	2.50 450	0.27 89	0.49 403	0.31 267	1.20 569	0.92 530	3.04 497

ADLNet2	3.20 427	1.43 407	20.11 426	1.22 341	1.78 519	3.86 356	1.47 482	3.96 357	3.89 501	2.26 390	2.49 481	4.63 554	1.92 431	10.68 518	2.00 403	0.42 372	0.37 309	0.29 219	0.30 326	0.51 421	0.46 177

FADNet	3.20 427	11.55 566	16.16 249	1.24 348	0.95 297	3.30 234	0.87 320	4.00 366	2.73 311	1.42 192	1.35 173	2.51 388	2.04 438	9.95 492	2.39 442	0.44 396	0.46 382	0.40 417	0.44 468	1.13 551	0.61 294

TDLM	3.20 427	1.58 426	18.80 317	1.70 510	1.10 347	4.29 475	2.17 538	3.81 327	3.27 419	2.89 509	1.98 381	2.06 343	1.70 393	12.44 587	2.15 420	0.58 492	0.31 254	0.56 509	0.40 442	0.58 446	1.59 439

MSCF	3.21 431	1.25 379	4.06 123	1.06 259	10.61 603	3.29 229	0.85 308	2.81 182	3.31 433	1.36 182	1.19 129	0.58 60	1.33 284	2.07 245	0.88 120	0.27 89	0.65 453	0.26 127	0.66 531	0.31 166	27.42 626

DispNO	3.22 432	2.06 468	19.82 383	1.21 337	1.11 350	3.74 328	0.93 367	4.31 492	2.89 344	2.37 436	2.27 446	4.51 546	2.09 441	11.41 552	3.47 488	0.35 280	0.28 225	0.31 267	0.29 305	0.39 310	0.51 221

SHD	3.22 432	4.21 519	14.19 206	2.37 557	2.12 548	2.77 153	1.19 435	4.24 460	3.25 415	4.64 576	2.73 509	3.62 499	2.76 491	6.30 407	4.75 508	0.66 511	1.25 507	0.52 490	0.59 517	0.69 491	1.64 443

PASM	3.22 432	2.89 497	15.38 230	2.00 540	1.57 479	2.77 153	1.96 523	3.62 287	2.75 314	2.95 518	2.26 443	3.10 449	2.24 460	11.87 573	2.46 445	0.97 549	1.06 497	0.87 557	1.02 559	1.20 556	1.41 425

ADLNet	3.23 435	1.19 372	21.03 537	1.36 408	1.61 486	3.69 317	1.23 446	4.05 383	3.41 459	2.72 490	2.29 451	4.00 517	1.77 406	11.21 546	2.15 420	0.42 372	0.43 359	0.36 381	0.35 395	0.47 403	0.82 357

FADNet-RVC	3.23 435	12.51 571	17.02 272	1.17 318	0.81 237	3.52 278	1.09 415	4.16 427	2.74 313	1.44 197	1.29 163	1.86 304	1.76 404	9.82 483	2.46 445	0.39 347	0.38 323	0.40 417	0.41 453	0.68 489	0.59 284

DEmStereo	3.24 437	0.65 133	18.95 323	0.83 101	0.54 101	3.85 353	1.79 514	2.53 137	2.54 286	2.25 384	2.74 510	2.02 335	6.02 566	6.78 420	11.30 553	0.40 358	0.26 197	0.27 154	0.27 243	0.28 108	0.57 263

ARAFT	3.24 437	13.49 578	19.88 391	0.93 169	0.49 76	4.16 440	1.40 472	4.37 515	3.21 403	2.40 443	1.91 365	1.70 266	1.04 208	6.43 410	1.45 277	0.37 323	0.19 28	0.37 392	0.35 395	0.37 281	0.35 73

APVNet	3.24 437	1.59 428	21.72 581	1.36 408	1.52 465	3.93 378	1.12 423	3.58 280	2.80 323	2.32 418	2.02 388	3.05 442	1.96 432	11.77 571	2.61 459	0.44 396	0.46 382	0.65 536	0.47 479	0.73 499	0.73 336

GASTEREO	3.25 440	1.46 412	3.62 112	1.10 277	10.80 604	3.50 272	0.86 313	2.79 177	3.54 479	1.44 197	1.31 165	0.56 56	1.35 287	2.09 248	0.88 120	0.26 76	0.57 430	0.25 93	0.68 532	0.27 95	27.73 629

HSM	3.25 440	1.08 341	19.18 334	1.19 328	1.54 467	3.45 258	1.02 396	4.04 380	2.61 295	2.31 407	2.17 423	8.01 591	2.99 505	11.59 561	1.80 367	0.35 280	0.24 150	0.28 191	0.24 185	0.33 219	0.55 254

Wz-Net-MNSev	3.26 442	7.24 539	17.26 278	1.58 483	1.37 436	3.27 222	2.45 546	4.10 403	4.50 541	2.61 476	2.17 423	2.33 362	3.02 507	7.48 436	2.88 470	0.46 418	0.39 335	0.37 392	0.38 424	0.61 454	0.63 301

GwcNet	3.26 442	3.93 513	20.24 440	1.38 418	2.04 541	3.24 218	1.53 487	3.72 308	3.66 487	2.17 356	2.25 441	3.55 495	1.69 390	9.38 472	3.03 475	0.48 436	0.49 403	0.46 459	0.39 433	0.66 481	0.86 370

RP	3.26 442	1.73 443	17.70 294	1.56 480	1.93 535	3.43 253	1.94 521	4.18 437	2.72 309	2.77 496	3.05 525	3.96 515	2.69 487	10.17 500	2.86 467	1.04 550	0.50 409	0.71 544	0.59 517	0.75 504	0.83 359

stereogan	3.26 442	1.26 380	18.01 298	1.38 418	1.66 503	3.76 331	1.64 504	4.06 385	3.86 499	3.23 538	2.70 507	5.02 561	2.85 493	9.88 486	1.85 376	0.71 520	0.51 412	0.69 541	0.48 483	0.86 523	0.85 366

FADNet-RVC-Resample	3.31 446	8.52 546	22.84 602	1.18 323	0.91 283	3.52 278	1.35 464	4.13 415	2.32 249	1.75 243	1.35 173	2.26 354	1.51 333	9.51 474	2.03 408	0.42 372	0.38 323	0.42 437	0.44 468	0.59 448	0.71 327

iResNetv2_ROB	3.31 446	14.88 609	20.01 407	2.17 549	1.09 343	3.84 348	1.13 425	4.22 447	3.15 396	2.02 304	2.06 402	2.00 334	1.69 390	3.61 346	2.10 418	0.36 307	0.22 85	0.32 288	0.22 141	0.48 410	0.58 281

DualNet (step1)	3.32 448	1.19 372	20.68 509	1.11 282	0.87 264	4.22 463	1.20 438	4.40 522	4.92 563	2.20 374	1.85 340	1.90 310	2.00 434	6.87 423	1.75 359	1.41 567	1.36 509	4.19 613	2.07 598	0.70 492	1.43 427

CVANet_RVC	3.32 448	1.63 433	21.06 542	1.66 500	1.29 408	3.99 394	1.55 491	3.98 362	3.00 358	3.51 550	2.06 402	2.58 398	1.72 398	12.46 588	1.70 342	0.62 504	0.34 282	0.53 497	0.47 479	0.64 470	1.66 445

PDISCO_ROB	3.32 448	5.22 526	18.16 302	2.03 544	2.19 551	4.52 517	1.63 501	4.74 565	3.32 441	2.22 379	2.18 428	3.71 501	2.41 473	5.36 379	2.43 443	1.35 563	0.79 473	0.72 547	0.62 526	1.31 562	1.53 436

PWC_ROB	3.32 448	4.61 522	14.41 211	1.46 451	1.90 533	3.21 209	1.15 431	4.39 521	3.46 472	3.13 530	3.40 543	2.79 422	2.34 468	9.17 465	6.94 525	0.61 498	0.34 282	0.61 524	0.37 415	0.73 499	1.40 423

aanetorigin	3.34 452	2.00 466	17.58 289	1.20 330	1.57 479	2.57 142	3.75 586	2.73 170	2.10 203	6.11 590	4.27 558	2.88 428	5.64 562	5.46 383	4.60 505	0.53 478	0.46 382	0.45 452	0.48 483	1.15 552	1.22 410

RGC	3.35 453	1.84 458	18.13 301	1.52 471	1.79 521	3.33 238	1.37 468	4.18 437	2.39 260	2.96 519	3.23 537	3.98 516	2.71 488	11.53 557	3.42 487	0.90 545	0.48 400	0.79 553	0.79 543	0.75 504	0.89 373

z-ln-s-r	3.37 454	4.66 523	19.53 356	1.42 439	1.29 408	3.70 320	1.20 438	4.24 460	3.96 505	2.16 352	1.92 371	2.43 380	1.62 370	10.90 527	6.24 518	0.36 307	0.23 118	0.32 288	0.24 185	0.53 425	0.53 241

FAT-Stereo	3.38 455	0.88 266	19.96 401	1.28 372	1.20 387	3.44 254	1.97 524	4.26 472	3.15 396	3.14 533	3.92 554	3.50 487	3.28 520	11.68 567	2.04 410	0.65 510	0.68 458	0.48 467	0.54 506	0.63 465	0.91 376

PSMNet_ROB	3.38 455	5.24 527	20.61 502	1.24 348	1.22 394	3.76 331	1.64 504	3.59 282	2.80 323	2.07 323	1.72 283	2.75 416	1.79 410	11.42 554	4.58 504	0.42 372	0.38 323	0.50 482	0.62 526	0.62 459	0.69 321

PSM-AAD	3.41 457	0.58 82	20.55 487	0.95 190	0.56 114	4.46 502	7.40 601	3.11 221	1.58 105	2.30 404	2.56 490	1.26 214	16.19 612	2.47 290	1.00 163	0.32 213	0.22 85	0.58 516	0.41 453	0.37 281	1.32 418

XQC	3.41 457	6.58 533	15.18 226	1.97 537	1.62 489	3.40 245	1.76 512	4.53 544	3.67 489	3.40 545	2.45 477	3.73 502	2.91 496	6.78 420	5.36 512	0.73 528	0.90 483	0.60 521	0.61 523	1.02 535	0.99 388

Syn2CoEx	3.42 459	7.66 542	20.57 495	1.42 439	1.18 376	2.49 132	1.64 504	4.07 388	2.68 304	2.51 460	2.27 446	2.89 429	3.15 514	9.56 476	2.58 456	0.52 476	0.45 376	0.53 497	0.42 459	0.79 515	1.00 390

RTSC	3.44 460	6.78 535	16.53 264	1.76 521	1.54 467	3.53 280	0.94 370	4.22 447	2.97 353	3.65 555	3.23 537	3.31 467	2.29 464	6.22 404	7.41 531	0.61 498	1.32 508	0.37 392	0.42 459	0.78 510	0.98 387

MFMNet_re	3.44 460	8.89 547	19.36 346	3.25 586	1.91 534	3.13 199	1.99 525	3.60 284	4.16 514	3.17 536	2.86 517	2.25 353	2.41 473	2.61 305	2.35 437	1.13 555	1.06 497	0.94 559	0.91 552	1.29 561	1.57 438

edge stereo	3.45 462	1.08 341	22.14 593	1.31 387	1.36 432	2.68 148	1.54 489	4.13 415	3.27 419	2.94 515	3.27 539	4.34 539	2.48 478	11.60 563	2.79 462	0.62 504	0.64 450	0.79 553	0.56 513	0.70 492	0.82 357

PA-Net	3.45 462	2.50 488	20.39 464	1.42 439	1.20 387	3.39 243	1.73 510	3.93 351	3.57 482	1.94 274	2.17 423	3.02 440	1.87 426	11.67 564	6.48 522	0.40 358	0.55 426	0.44 444	0.63 530	0.55 432	1.13 404
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 462	5.10 525	19.89 392	1.58 483	0.80 232	4.13 429	1.82 517	4.24 460	3.33 443	1.91 264	1.76 294	2.46 384	1.83 418	13.17 597	1.87 381	0.83 542	0.57 430	0.79 553	0.77 541	1.21 557	0.91 376
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
raft+_RVC	3.46 465	2.57 492	19.51 355	1.49 458	17.54 618	3.63 303	0.76 245	3.24 237	1.53 88	1.35 181	1.67 269	1.03 181	1.10 235	1.98 237	1.53 289	0.25 57	7.10 582	0.25 93	0.24 185	0.28 108	2.18 471

Wz-Net-SNSev	3.47 466	10.51 561	16.90 270	1.65 499	1.20 387	3.29 229	2.03 531	4.16 427	3.03 373	2.35 425	2.39 466	3.48 481	2.12 448	7.95 446	4.28 498	0.51 465	0.40 339	0.53 497	0.49 487	0.74 503	1.46 431

NCC-stereo	3.49 467	2.07 471	20.23 438	1.31 387	1.76 516	4.04 405	1.42 475	4.01 368	2.34 254	3.06 525	2.59 495	3.51 490	3.02 507	10.02 496	5.44 513	1.38 565	0.66 456	0.64 534	0.88 549	0.67 483	0.84 363

Abc-Net	3.49 467	2.07 471	20.23 438	1.31 387	1.76 516	4.04 405	1.42 475	4.01 368	2.34 254	3.06 525	2.59 495	3.51 490	3.02 507	10.02 496	5.44 513	1.38 565	0.66 456	0.64 534	0.88 549	0.67 483	0.84 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 469	0.96 308	22.00 591	1.38 418	1.50 461	3.55 284	2.49 549	4.27 475	3.00 358	2.38 437	3.94 555	3.73 502	1.84 421	11.89 574	2.59 457	0.64 508	0.71 467	0.49 480	0.81 545	0.68 489	1.31 417

MoCha-V2	3.53 470	0.90 277	17.00 271	1.32 394	8.54 599	1.38 50	0.55 104	2.89 197	3.31 433	0.99 140	1.82 321	0.66 80	1.16 256	1.79 202	0.84 106	0.26 76	15.15 617	0.20 8	0.20 89	0.25 67	11.33 574

STTRV1_RVC	3.55 471	1.06 336	20.71 516	1.47 455	1.46 455	3.29 229	1.56 493	4.14 420	3.33 443	1.96 282	3.50 546	2.63 403	2.08 440	11.95 576	2.32 434	2.09 576	4.04 568	0.81 556	0.73 538	1.06 540	0.71 327

HART	3.57 472	1.13 355	17.80 295	0.90 145	1.12 353	1.18 20	0.41 54	3.55 275	4.60 544	1.09 158	2.19 431	1.49 244	0.57 49	1.46 135	1.14 192	0.25 57	21.58 635	0.28 191	0.21 106	0.36 275	10.06 569

IGEV++	3.59 473	0.91 280	13.63 195	1.08 270	0.98 301	1.27 35	0.98 388	3.33 249	1.89 176	0.93 127	1.38 185	0.86 138	1.09 228	1.71 180	1.09 183	0.36 307	21.52 634	0.23 38	0.21 106	0.31 166	18.10 611

PWCDC_ROB	3.62 474	9.86 557	17.35 281	1.62 491	1.57 479	4.19 457	1.01 392	4.35 509	4.20 515	2.26 390	7.36 575	2.73 411	2.75 489	4.10 361	4.51 503	1.47 570	0.37 309	0.39 412	0.34 380	1.22 558	0.73 336

GANet	3.64 475	1.76 444	19.65 362	1.92 534	1.04 328	3.91 370	2.51 550	3.86 334	2.81 328	3.13 530	3.03 524	3.19 455	2.19 458	12.43 586	8.23 538	0.60 497	0.43 359	0.52 490	0.43 464	0.63 465	0.63 301

zh-mn7	3.65 476	13.21 576	16.35 259	1.28 372	1.01 314	2.94 175	1.31 457	4.24 460	3.12 391	3.44 547	3.10 529	2.84 426	2.09 441	9.17 465	5.46 515	0.61 498	0.43 359	0.38 406	0.38 424	0.60 452	0.94 382

w-ln-seven-2	3.65 476	9.76 556	15.93 242	1.26 368	1.02 317	3.54 283	1.56 493	4.14 420	3.86 499	2.57 468	2.05 399	2.63 403	2.26 463	8.48 454	10.24 546	0.50 457	0.52 415	0.44 444	0.34 380	0.64 470	1.25 413

DDUNet	3.65 476	2.81 496	19.59 360	3.57 591	2.26 552	3.47 261	1.35 464	4.21 446	2.40 263	2.68 485	2.48 480	4.17 528	1.78 407	5.48 384	2.61 459	2.25 579	1.77 522	2.61 593	2.43 604	2.63 581	2.40 476

rrr	3.66 479	3.48 510	23.50 606	0.96 199	0.49 76	1.59 65	0.92 361	8.19 596	2.75 314	0.75 54	0.78 46	0.74 113	0.73 99	5.79 388	7.75 535	0.32 213	0.26 197	0.28 191	0.21 106	0.32 192	13.47 577

ADCRef	3.66 479	5.95 529	15.50 233	1.20 330	1.41 445	3.93 378	1.61 498	3.92 347	2.77 318	3.13 530	2.20 433	2.40 370	2.78 492	6.23 406	16.59 586	0.50 457	0.35 292	0.63 532	0.62 526	0.58 446	0.92 378

ACVNet-DCA	3.67 481	0.94 299	19.66 363	1.87 528	0.42 41	4.47 505	0.73 211	4.07 388	4.63 545	1.21 166	1.89 356	0.73 102	1.62 370	2.20 266	0.81 95	0.31 191	18.77 618	0.32 288	0.21 106	0.35 257	8.09 548

test_xeample3	3.67 481	3.52 512	21.53 576	0.98 213	0.51 87	1.88 81	0.91 353	8.10 595	2.76 317	0.82 79	0.76 44	0.65 76	0.70 91	5.88 392	7.74 534	0.32 213	0.29 236	0.27 154	0.22 141	0.29 129	15.33 595

w-ln-seven	3.68 483	8.30 545	15.93 242	1.36 408	1.34 425	4.09 419	1.60 497	4.13 415	3.03 373	3.06 525	2.31 456	3.41 476	2.24 460	9.78 481	9.71 545	0.46 418	0.37 309	0.47 461	0.40 442	0.78 510	0.84 363

GrayStereo	3.68 483	0.56 65	20.61 502	1.71 511	0.90 278	4.17 446	8.11 603	3.17 229	4.13 512	2.80 503	2.49 481	1.70 266	17.06 614	2.83 320	1.25 228	0.37 323	0.23 118	0.27 154	0.32 361	0.30 152	0.57 263

xx1	3.69 485	0.94 299	19.66 363	1.87 528	0.42 41	4.47 505	0.73 211	4.24 460	4.01 507	1.21 166	1.89 356	1.78 290	1.36 289	2.20 266	0.81 95	0.31 191	18.77 618	0.33 324	0.36 405	0.35 257	8.09 548

AANet_RVC	3.70 486	7.03 538	17.25 277	1.21 337	1.12 353	3.79 338	1.09 415	3.98 362	3.38 451	2.65 483	4.29 559	3.95 514	1.40 300	11.43 555	7.88 537	1.25 561	0.57 430	0.34 344	0.25 203	0.43 357	0.71 327

FTStereo	3.74 487	0.60 101	20.43 466	0.99 220	0.66 171	4.34 481	11.24 606	2.63 161	1.95 184	2.58 469	5.03 566	1.90 310	13.77 603	3.70 349	1.28 237	0.41 361	0.24 150	0.31 267	0.33 370	0.32 192	2.08 465

AIO_test	3.76 488	0.71 176	19.58 359	0.93 169	17.34 617	1.36 48	0.86 313	1.61 32	1.99 194	0.74 50	0.97 86	1.77 281	0.58 52	1.49 142	0.55 18	0.35 280	0.97 491	0.24 64	0.20 89	0.25 67	22.60 620

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 489	1.65 435	20.61 502	2.55 568	1.63 492	4.29 475	1.67 507	3.99 364	2.56 287	1.76 244	1.93 374	3.03 441	1.41 305	13.24 599	2.02 406	4.47 606	1.63 518	1.12 568	0.48 483	2.42 579	2.85 490

z-mn7	3.78 490	14.53 602	15.59 235	1.34 401	1.23 395	3.78 336	1.42 475	4.17 431	3.45 469	2.94 515	3.37 542	3.05 442	2.09 441	10.03 498	5.54 516	0.50 457	0.39 335	0.43 441	0.34 380	0.67 483	0.73 336

HBP-ISP	3.78 490	9.10 550	20.83 524	1.72 512	1.14 358	4.54 521	2.82 560	4.61 556	3.03 373	4.13 566	1.98 381	1.88 308	3.31 521	11.06 535	1.52 288	0.74 531	0.57 430	0.67 538	0.62 526	0.65 477	0.64 306

tt1	3.79 492	0.93 295	15.34 228	1.83 525	0.45 53	4.54 521	0.78 255	4.23 454	4.73 553	1.27 178	1.89 356	0.74 113	1.48 326	2.29 278	0.78 79	0.30 167	19.28 631	0.32 288	0.22 141	0.31 166	14.02 581

222	3.82 493	0.88 266	6.92 149	1.15 304	0.99 306	3.27 222	0.64 159	4.57 550	5.37 573	2.43 448	2.32 458	1.41 233	1.44 313	10.64 516	18.51 608	0.32 213	4.89 572	0.32 288	0.30 326	0.34 242	9.80 567

CC-Net-ROB	3.82 493	3.41 508	20.20 431	2.40 559	1.66 503	4.49 510	1.61 498	4.77 566	3.08 385	2.06 317	2.06 402	1.99 330	1.60 354	12.57 590	1.91 389	2.82 584	2.19 532	2.67 595	1.06 562	2.31 578	1.59 439

UDG	3.84 495	2.91 498	20.05 411	2.98 580	1.98 537	3.95 383	1.18 434	4.43 529	2.24 228	2.47 453	2.53 488	4.49 544	2.44 476	6.52 412	4.74 507	2.14 578	1.77 522	2.64 594	2.58 606	2.66 582	2.19 472

1test111	3.86 496	0.94 299	19.66 363	1.87 528	0.42 41	4.47 505	0.73 211	4.07 388	4.63 545	1.21 166	1.89 356	0.73 102	1.62 370	5.19 376	1.68 336	0.31 191	18.77 618	0.32 288	0.21 106	0.35 257	8.09 548

GASNet	3.86 496	15.35 616	21.16 556	1.63 494	1.25 403	2.35 118	1.11 421	4.11 406	2.86 339	1.99 289	2.11 411	2.99 437	2.16 455	10.62 515	3.75 492	0.71 520	0.37 309	0.61 524	0.46 477	0.91 528	0.70 325

AAGNet	3.88 498	0.67 144	20.04 410	2.27 552	0.46 57	4.76 566	1.05 406	2.28 103	3.38 451	2.16 352	1.84 336	2.40 370	3.95 540	6.22 404	24.21 619	0.49 443	0.19 28	0.30 245	0.29 305	0.33 219	0.29 24

PVD	3.91 499	4.36 520	13.89 202	2.81 578	4.79 593	3.80 341	1.94 521	3.89 340	4.11 510	5.75 586	3.56 547	3.59 496	3.34 524	6.44 411	6.44 521	0.73 528	2.84 551	0.74 551	0.84 547	0.82 519	3.45 510

FBW_ROB	3.91 499	2.07 471	15.46 232	1.60 487	1.16 369	3.80 341	1.48 484	4.37 515	3.41 459	2.53 462	2.45 477	4.19 530	2.10 444	15.17 612	9.45 543	0.86 543	0.65 453	1.54 580	0.96 554	1.08 545	3.80 513

cc1	3.93 501	0.94 299	19.66 363	1.87 528	0.42 41	4.47 505	0.73 211	4.24 460	4.01 507	1.21 166	1.89 356	0.73 102	1.62 370	2.20 266	0.81 95	0.31 191	18.77 618	0.32 288	0.21 106	0.32 192	13.93 580

Zero-FE251	3.94 502	0.81 241	12.30 184	0.94 178	0.75 212	2.59 144	0.45 69	1.44 17	0.91 10	50.12 635	0.62 24	0.73 102	0.81 140	0.97 17	0.75 69	0.36 307	0.33 270	0.28 191	0.19 54	0.21 28	3.31 504

DPSNet	3.94 502	2.01 467	14.69 218	1.58 483	1.30 411	4.17 446	2.08 534	4.57 550	4.63 545	2.78 498	1.99 384	3.79 506	7.88 587	10.66 517	11.35 555	0.94 547	0.99 494	0.41 426	0.57 514	1.09 546	1.40 423

AIO_rvc	3.97 504	1.01 328	18.99 326	0.98 213	11.92 605	1.45 56	0.97 385	2.17 93	4.51 542	0.71 46	1.18 127	1.09 187	0.56 47	1.56 157	0.72 58	0.28 111	11.98 614	0.24 64	0.19 54	0.25 67	18.74 612

RAFT + AFF	3.98 505	14.10 592	20.78 520	1.16 311	1.96 536	4.14 434	2.00 528	4.56 548	3.52 478	2.23 381	2.51 485	2.27 355	4.92 554	8.94 462	2.82 465	0.33 240	0.60 442	0.48 467	0.39 433	0.81 517	1.03 396

DeepPrunerF	4.00 506	5.64 528	16.81 266	1.36 408	1.75 514	3.69 317	1.54 489	4.24 460	13.98 607	2.21 377	1.77 301	2.73 411	2.29 464	10.90 527	6.64 523	0.71 520	0.61 444	0.77 552	0.79 543	0.87 525	0.79 354

Anonymous_2	4.03 507	0.99 325	11.19 177	1.20 330	1.71 510	3.68 315	0.93 367	3.76 314	1.63 127	2.07 323	1.43 195	4.76 556	2.34 468	1.86 223	1.78 362	0.82 541	2.42 542	8.69 625	16.64 629	4.38 602	8.29 553

GCAPDPT-zeroshot4090	4.05 508	0.56 65	62.50 638	1.02 236	1.16 369	2.70 149	0.75 232	3.10 218	2.33 250	1.26 175	0.82 53	0.68 85	0.55 43	1.01 20	0.72 58	0.28 111	0.22 85	0.28 191	0.22 141	0.28 108	0.53 241

MFN_U_SF_RVC	4.08 509	13.72 586	15.13 225	2.00 540	1.43 449	3.73 326	1.68 508	4.11 406	3.39 456	2.93 513	2.38 464	4.39 541	3.63 533	8.63 456	6.14 517	1.14 556	1.07 500	1.01 561	1.35 577	1.63 570	2.09 467

CBMV	4.12 510	1.27 384	21.14 553	1.52 471	0.85 251	3.80 341	3.89 590	4.58 552	3.02 367	3.56 553	2.37 463	4.44 542	13.88 605	11.23 548	3.78 493	0.56 488	0.43 359	0.48 467	0.39 433	0.55 432	0.74 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	4.13 511	13.99 590	17.43 283	1.29 378	1.15 360	3.66 310	2.56 553	4.26 472	2.78 321	2.66 484	3.11 534	3.37 473	3.17 516	11.53 557	7.43 532	0.48 436	0.49 403	0.45 452	0.44 468	0.75 504	1.52 435

G-Net	4.16 512	1.39 402	20.31 454	2.30 554	2.91 565	4.68 555	2.86 562	3.35 252	2.44 276	4.43 573	9.43 591	6.89 584	3.83 538	8.91 460	4.83 509	0.80 537	0.80 474	0.70 542	0.50 495	0.95 533	0.97 385

StereoAnything_RVC	4.17 513	12.66 573	20.44 467	0.88 131	0.57 126	1.16 19	0.39 39	2.35 113	4.38 532	0.53 2	0.37 4	0.33 1	0.89 165	1.62 164	0.50 7	0.33 240	0.22 85	0.24 64	0.15 3	3.36 587	31.99 631

test_xeample	4.19 514	0.93 295	14.09 204	1.16 311	1.17 373	3.28 226	0.80 275	4.63 557	5.30 570	2.46 452	2.35 460	1.39 230	1.42 308	10.88 524	17.68 602	0.30 167	6.50 580	0.32 288	0.32 361	0.36 275	8.38 556

SQANet	4.22 515	14.03 591	20.30 452	2.78 574	2.75 563	3.41 248	1.48 484	3.66 291	2.25 231	2.62 479	1.77 301	2.68 408	1.90 429	7.41 435	3.78 493	2.97 586	1.42 511	1.85 582	1.13 565	3.28 585	2.86 491

Wz-Net-TNSev	4.22 515	13.55 579	15.87 241	1.57 481	1.19 384	3.61 298	2.48 548	4.38 519	3.45 469	2.29 401	1.91 365	4.20 531	2.86 494	12.11 578	10.56 548	0.61 498	0.59 440	0.48 467	0.54 506	0.93 531	1.24 412

xxxx	4.25 517	0.86 258	14.59 217	1.30 383	1.16 369	3.51 276	0.63 153	4.56 548	5.42 576	2.33 421	2.29 451	2.04 338	1.39 296	10.23 503	18.00 604	0.33 240	7.15 583	0.31 267	0.30 326	0.35 257	8.33 554

ADCPNet	4.25 517	4.04 516	21.95 587	1.33 399	1.31 417	6.34 586	2.63 556	4.07 388	3.23 413	2.81 504	2.21 437	4.27 533	6.08 567	6.01 394	11.73 561	0.67 514	1.17 504	0.71 544	1.71 584	0.87 525	1.82 455

LL-Strereo	4.26 519	13.69 583	20.37 460	1.24 348	2.18 549	2.90 172	1.08 411	4.35 509	2.22 225	3.20 537	2.26 443	3.29 464	3.13 511	11.30 549	1.91 389	0.33 240	3.89 567	0.46 459	0.34 380	0.54 429	6.47 541

ffm	4.27 520	0.98 316	21.04 538	1.24 348	1.03 322	3.64 304	0.87 320	4.23 454	4.73 553	2.31 407	2.40 467	3.49 482	1.64 377	2.29 278	0.78 79	0.30 167	19.28 631	0.48 467	0.40 442	0.31 166	14.02 581

RTS	4.29 521	9.35 551	18.25 305	2.79 576	2.29 554	4.98 571	3.41 574	4.72 562	4.27 524	4.35 570	3.10 529	4.93 558	3.14 512	7.71 442	6.99 526	0.71 520	0.68 458	0.51 487	0.50 495	1.07 543	1.98 460

RTSA	4.29 521	9.35 551	18.25 305	2.79 576	2.29 554	4.98 571	3.41 574	4.72 562	4.27 524	4.35 570	3.10 529	4.93 558	3.14 512	7.71 442	6.99 526	0.71 520	0.68 458	0.51 487	0.50 495	1.07 543	1.98 460

dual_stereo	4.32 523	0.42 6	1.51 40	0.75 69	1.37 436	0.88 9	0.34 27	3.50 269	4.78 559	0.55 6	0.47 12	0.60 65	0.40 9	2.09 248	0.95 146	0.24 42	32.26 639	0.21 19	0.17 23	0.21 28	34.78 639

SDNR	4.37 524	2.22 479	20.63 505	1.60 487	0.99 306	5.15 575	0.67 169	4.36 512	5.55 579	4.89 578	7.17 573	5.50 573	1.58 349	17.48 614	4.33 500	0.80 537	0.72 468	0.59 517	0.45 475	1.18 555	1.43 427

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 525	13.66 581	13.95 203	1.39 425	1.58 484	5.18 576	3.31 572	4.53 544	3.22 410	2.60 472	2.62 498	4.99 560	2.11 446	13.99 609	4.21 497	1.53 572	2.56 546	0.67 538	1.82 590	0.83 522	2.92 494

WZ-Net	4.39 526	12.37 570	17.44 284	1.47 455	1.42 448	3.76 331	2.27 542	4.17 431	3.11 389	2.89 509	2.24 439	4.05 519	5.69 564	10.89 526	12.07 562	0.66 511	0.41 346	0.47 461	0.49 487	0.78 510	1.12 403

gasm-f	4.41 527	0.71 176	10.58 170	0.99 220	16.98 615	4.39 490	0.92 361	2.05 81	1.71 146	0.97 135	1.46 200	0.53 49	0.88 159	1.39 119	1.12 187	0.31 191	18.89 624	0.27 154	0.20 89	0.30 152	23.53 621

ADCP+	4.42 528	12.67 574	18.95 323	1.12 292	1.55 471	4.30 477	3.60 583	4.01 368	3.80 495	2.30 404	1.71 281	3.93 512	4.29 546	3.49 342	18.77 612	0.40 358	0.41 346	0.63 532	0.53 503	0.67 483	1.35 420

GREAT-IGEV	4.43 529	0.74 199	13.12 192	1.32 394	9.52 600	2.48 129	0.34 27	1.40 15	1.88 173	0.61 18	0.89 69	0.51 42	0.60 62	1.26 76	1.01 167	0.23 35	31.64 638	0.21 19	0.18 33	0.24 61	20.38 616
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MADNet+	4.46 530	11.36 564	14.35 210	2.23 550	2.50 560	4.18 449	2.86 562	5.46 580	4.43 533	2.74 493	2.69 506	4.55 548	3.43 530	8.97 463	9.42 542	1.47 570	2.06 530	1.09 566	1.02 559	1.54 568	2.96 496

AnyNet_C32	4.49 531	9.53 553	13.85 198	1.67 501	1.56 476	5.40 579	4.06 592	4.03 376	3.69 490	4.21 569	3.09 528	3.09 448	3.38 528	8.24 449	18.76 611	0.56 488	0.64 450	0.53 497	0.81 545	1.36 564	1.42 426

THIR-Stereo	4.50 532	1.11 349	18.71 316	0.89 133	0.47 62	2.25 110	16.71 612	3.53 273	1.58 105	2.04 312	12.04 604	2.66 407	7.52 581	7.29 430	11.25 552	0.32 213	0.21 68	0.29 219	0.28 270	0.35 257	0.52 232

ADCMid	4.55 533	10.78 562	17.67 293	1.32 394	1.43 449	4.62 538	2.24 540	4.22 447	4.97 566	3.93 561	3.01 523	3.84 509	3.66 534	4.22 366	18.57 610	0.69 516	0.62 447	1.09 566	1.20 569	1.48 566	1.49 433

mmx	4.56 534	0.98 316	21.04 538	1.24 348	1.03 322	3.64 304	0.87 320	4.53 544	5.34 571	2.31 407	2.40 467	3.49 482	1.64 377	12.40 581	16.90 589	0.34 262	5.98 577	0.48 467	0.40 442	0.46 390	5.71 533

xxx	4.56 534	0.98 316	21.04 538	1.24 348	1.03 322	3.64 304	0.87 320	4.53 544	5.34 571	2.31 407	2.40 467	3.49 482	1.64 377	12.40 581	16.90 589	0.34 262	5.98 577	0.48 467	0.40 442	0.46 390	5.71 533

CBMV_ROB	4.57 536	0.90 277	21.30 567	1.46 451	0.89 270	4.43 498	1.69 509	4.51 542	3.14 394	5.97 588	4.23 557	4.16 527	7.83 585	11.06 535	16.47 585	0.61 498	0.55 426	0.53 497	0.51 500	0.56 438	0.59 284

GCAPDPT-zeroshot	4.58 537	0.56 65	73.16 641	1.02 236	1.17 373	2.70 149	0.75 232	3.10 218	2.33 250	1.26 175	0.82 53	0.68 85	0.55 43	1.01 20	0.72 58	0.28 111	0.22 85	0.28 191	0.22 141	0.28 108	0.52 232

DStereoRT	4.64 538	1.72 442	20.00 405	1.35 403	1.24 399	4.49 510	1.28 452	4.22 447	5.73 583	2.49 458	2.25 441	4.36 540	7.67 582	7.56 438	2.60 458	0.75 533	0.82 477	4.46 618	2.85 612	0.39 310	16.65 599

testlalala	4.66 539	0.56 65	74.68 642	1.02 236	1.16 369	2.70 149	0.75 232	3.10 218	2.33 250	1.26 175	0.82 53	0.68 85	0.55 43	1.01 20	0.72 58	0.28 111	0.22 85	0.28 191	0.22 141	0.28 108	0.51 221

SAMSARA	4.67 540	6.50 532	16.40 260	4.62 607	3.13 571	6.62 588	3.49 577	5.24 573	3.04 378	7.78 598	3.07 526	5.32 566	4.05 542	9.98 493	6.42 520	0.69 516	2.39 540	0.60 521	0.74 539	0.99 534	2.26 473

test_sample9	4.68 541	1.19 372	20.68 509	1.11 282	0.87 264	4.22 463	1.20 438	4.40 522	4.92 563	2.20 374	1.85 340	1.90 310	2.00 434	11.08 539	11.57 559	1.41 567	14.65 615	4.19 613	2.07 598	0.70 492	1.43 427

AnyNet_C01	4.68 541	10.90 563	16.41 261	2.03 544	1.62 489	6.25 584	6.40 598	4.19 440	5.13 569	4.03 563	3.77 551	4.14 526	3.26 519	7.23 429	11.19 551	0.64 508	0.80 474	0.65 536	0.72 537	2.18 575	2.08 465

ADCL	4.70 543	4.04 516	16.12 247	1.35 403	1.28 406	5.46 580	10.88 605	4.08 397	4.25 522	5.97 588	4.51 561	4.29 536	5.60 560	6.37 408	15.21 580	0.54 481	0.48 400	0.88 558	0.78 542	0.86 523	1.01 392

DispFullNet	4.71 544	3.93 513	23.92 608	4.00 596	3.01 567	3.38 241	1.31 457	4.23 454	3.26 417	6.31 592	2.92 519	4.03 518	7.80 584	3.93 357	5.15 510	2.80 583	1.61 517	3.11 604	2.70 609	3.32 586	3.38 508

NaN_ROB	4.73 545	6.66 534	21.89 583	1.26 368	1.28 406	3.49 270	3.02 567	4.38 519	3.93 503	3.65 555	2.55 489	2.97 435	5.01 555	13.23 598	17.43 600	0.38 339	0.42 357	0.38 406	0.40 442	0.50 416	1.82 455

1111x	4.75 546	1.05 334	20.89 529	1.28 372	1.02 317	3.81 344	0.88 326	4.65 559	5.52 577	2.43 448	2.27 446	1.97 328	1.81 413	12.40 581	18.19 606	0.32 213	9.06 601	0.32 288	0.34 380	0.38 295	6.34 540

ADCS	4.77 547	12.63 572	17.40 282	1.72 512	1.34 425	3.90 366	3.60 583	4.30 480	3.54 479	5.11 581	2.81 515	4.44 542	3.05 510	6.15 402	19.32 613	0.74 531	0.68 458	0.70 542	0.70 535	1.25 560	1.98 460

Ntro	4.83 548	14.73 604	20.47 473	3.24 585	2.97 566	4.12 426	1.88 519	4.00 366	2.57 290	1.79 250	2.15 418	3.34 470	2.16 455	10.01 495	7.34 528	3.53 594	1.77 522	2.13 585	1.32 575	3.89 595	3.23 499

EAI-Stereo	4.89 549	0.69 161	7.74 154	0.99 220	1.63 492	4.68 555	51.52 634	5.79 586	3.37 448	3.64 554	7.24 574	1.10 189	0.95 181	2.51 293	1.71 345	0.33 240	0.31 254	0.28 191	2.04 597	0.28 108	0.92 378

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 550	13.94 589	16.59 265	1.69 506	1.46 455	6.15 583	3.52 579	5.47 581	3.95 504	2.77 496	2.74 510	4.81 557	2.49 480	13.78 606	5.33 511	2.34 580	3.46 563	1.05 563	1.21 571	2.28 577	2.94 495

SGM-Forest	4.96 551	0.86 258	21.02 536	1.22 341	0.83 242	4.05 409	3.26 571	4.40 522	3.49 476	4.40 572	3.69 550	4.66 555	13.91 606	11.94 575	17.16 597	0.66 511	0.46 382	0.49 480	0.39 433	0.49 415	1.77 451
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 552	8.93 548	20.96 534	1.51 466	1.11 350	3.88 362	3.00 565	4.24 460	3.13 393	2.53 462	2.10 410	2.74 414	3.37 527	8.76 458	19.44 614	0.45 406	0.34 282	0.53 497	0.40 442	11.97 624	1.15 407

SPS-STEREO	5.18 553	10.36 559	21.09 548	1.74 516	1.72 512	3.24 218	2.26 541	3.92 347	4.12 511	5.06 580	3.66 549	5.43 570	3.33 523	9.56 476	12.34 564	1.17 558	1.17 504	1.07 564	1.03 561	1.17 554	10.25 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 554	15.03 611	21.14 553	3.66 593	3.25 575	4.18 449	2.98 564	4.22 447	3.20 400	2.30 404	2.65 500	4.24 532	2.97 500	9.92 489	6.29 519	3.92 600	2.27 536	2.71 598	1.73 586	3.82 594	3.43 509

HUF	5.25 555	1.03 331	26.85 616	1.03 243	13.21 607	1.35 47	0.76 245	2.97 209	3.00 358	0.79 71	1.56 234	0.92 162	0.66 83	1.53 152	0.74 65	0.35 280	27.70 637	0.26 127	0.18 33	0.24 61	19.90 615

CrosDoStereo	5.27 556	0.75 213	20.07 413	0.85 109	0.53 98	3.40 245	18.03 613	3.90 342	3.29 426	1.99 289	8.27 581	1.95 322	6.95 578	7.34 432	25.94 622	0.33 240	0.22 85	0.30 245	0.28 270	0.35 257	0.61 294

DeepStereo_LL	5.27 556	0.75 213	20.07 413	0.85 109	0.53 98	3.40 245	18.03 613	3.90 342	3.29 426	1.99 289	8.27 581	1.95 322	6.95 578	7.34 432	25.94 622	0.33 240	0.22 85	0.30 245	0.28 270	0.35 257	0.61 294

test_sample8	5.57 558	1.19 372	20.68 509	1.11 282	0.87 264	4.22 463	1.20 438	4.43 529	3.76 492	5.63 584	1.97 380	12.99 605	6.34 568	11.08 539	11.57 559	1.41 567	14.65 615	4.19 613	2.07 598	0.70 492	1.43 427

ff1	5.58 559	0.98 316	21.04 538	1.24 348	1.03 322	3.64 304	0.87 320	4.23 454	4.73 553	2.31 407	2.40 467	3.49 482	1.64 377	12.40 581	16.90 589	0.30 167	19.28 631	0.48 467	0.40 442	0.31 166	14.02 581

otaku	5.59 560	14.82 608	20.70 513	3.13 583	2.70 562	3.91 370	2.56 553	3.90 342	2.48 280	2.25 384	9.38 590	4.06 520	2.32 467	9.59 478	14.37 575	3.52 593	1.66 519	2.15 586	1.19 568	3.73 593	3.35 507

EDNetEfficient	5.62 561	2.26 480	17.51 285	1.67 501	3.59 577	3.99 394	7.25 599	3.14 224	5.63 581	11.52 617	4.82 564	3.94 513	12.48 599	8.39 453	20.56 616	0.46 418	0.46 382	0.48 467	1.06 562	1.65 572	1.62 442

MeshStereo	5.67 562	1.80 449	21.28 565	1.40 426	1.14 358	4.38 486	3.83 589	5.51 583	4.85 562	10.12 611	11.72 602	11.44 597	5.87 565	13.86 607	12.31 563	0.68 515	0.61 444	0.61 524	0.60 520	0.73 499	0.68 318
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WCMA_ROB	5.78 563	2.42 486	21.71 580	1.67 501	1.55 471	4.07 414	3.53 580	4.14 420	4.73 553	6.59 593	10.89 597	12.82 604	9.59 595	10.17 500	12.65 567	1.05 551	0.61 444	0.52 490	0.52 501	0.71 497	5.64 532

pmcnn	5.90 564	1.81 452	22.30 596	1.69 506	2.37 557	3.47 261	2.10 535	4.58 552	5.56 580	3.75 558	13.12 607	22.07 618	3.70 535	11.99 577	17.13 595	0.58 492	0.23 118	0.23 38	0.19 54	0.37 281	0.70 325

CSAN	5.95 565	13.70 584	21.94 586	1.35 403	0.93 289	3.65 308	3.46 576	4.73 564	4.26 523	3.98 562	7.70 577	3.54 494	6.94 577	22.83 619	16.00 584	0.53 478	0.47 393	0.50 482	0.55 511	0.65 477	1.22 410

MSMD_ROB	5.99 566	1.29 389	19.23 340	1.40 426	0.84 250	10.25 601	2.05 533	4.20 442	6.02 587	10.42 613	8.00 578	22.21 619	9.45 594	11.67 564	8.73 539	0.76 535	0.59 440	0.67 538	0.68 532	0.67 483	0.72 331

WAO-7	6.00 567	14.29 595	20.46 471	1.97 537	1.51 463	5.31 578	3.06 569	5.00 569	5.92 586	4.55 575	8.87 588	6.52 582	6.47 572	13.38 602	13.85 571	1.35 563	1.24 506	1.48 577	1.36 578	1.63 570	1.79 454

ACVNet_2	6.09 568	15.28 615	21.36 570	3.30 587	3.17 572	4.50 512	3.00 565	4.70 560	3.96 505	3.52 551	5.34 568	7.79 589	2.95 498	12.40 581	13.76 570	3.28 589	2.23 534	2.70 597	1.70 583	3.52 588	3.24 500

IMH-64-1	6.10 569	13.83 587	17.55 286	4.34 600	3.78 580	4.79 567	5.94 595	5.34 574	4.20 515	4.10 564	8.31 583	5.07 563	6.92 575	9.63 479	7.36 529	4.60 610	2.96 556	3.04 600	2.14 601	4.30 600	3.88 516

IMH-64	6.10 569	13.83 587	17.55 286	4.34 600	3.78 580	4.79 567	5.94 595	5.34 574	4.20 515	4.10 564	8.31 583	5.07 563	6.92 575	9.63 479	7.36 529	4.60 610	2.96 556	3.04 600	2.14 601	4.30 600	3.88 516

SGM_RVC	6.11 571	1.10 347	20.44 467	2.15 548	0.66 171	15.87 613	3.98 591	5.00 569	6.19 588	9.79 609	11.46 600	8.23 593	12.63 600	12.32 580	9.15 541	0.54 481	0.39 335	0.41 426	0.35 395	0.55 432	1.05 399
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 572	1.18 366	22.96 605	2.56 569	2.69 561	21.07 616	2.01 530	4.79 567	2.87 341	9.49 605	4.45 560	4.10 524	4.48 550	22.33 618	17.61 601	0.79 536	0.44 369	0.47 461	0.44 468	0.47 403	0.95 384

ELAS_RVC	6.36 573	2.53 489	20.21 435	2.67 571	2.48 558	4.90 570	11.89 607	4.84 568	6.31 592	9.03 603	8.54 586	8.09 592	12.73 601	9.32 469	13.25 569	1.92 574	2.18 531	1.51 578	1.31 573	1.40 565	2.15 468
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 574	13.71 585	22.08 592	1.43 446	1.00 312	6.86 590	3.78 588	4.71 561	11.10 599	4.71 577	8.72 587	7.47 587	7.91 588	12.46 588	18.12 605	0.51 465	0.47 393	0.50 482	0.45 475	0.94 532	1.60 441

DStereoO	6.49 575	2.37 485	11.24 178	4.72 608	13.38 610	4.43 498	23.61 617	4.35 509	6.24 589	2.56 465	3.88 552	3.12 452	7.75 583	4.13 363	11.53 556	4.21 602	7.25 584	1.33 575	1.83 591	3.22 584	8.59 558

PWCK	6.49 575	13.40 577	20.27 444	2.95 579	1.61 486	5.68 582	7.63 602	5.37 577	4.77 558	3.90 560	7.48 576	7.96 590	5.63 561	15.15 611	10.93 550	3.21 588	1.55 516	2.34 587	1.43 580	6.05 608	2.45 479

ELAS	6.58 577	2.54 490	20.08 419	2.66 570	2.48 558	15.49 611	7.29 600	5.50 582	5.72 582	10.05 610	8.94 589	6.91 585	10.83 597	8.33 450	14.27 574	1.92 574	2.19 532	1.23 571	1.31 573	1.62 569	2.17 470
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 578	1.45 410	87.38 644	1.55 478	0.97 300	2.86 165	1.42 475	3.30 245	2.12 210	3.74 557	2.45 477	5.15 565	2.59 485	10.55 513	2.91 472	0.55 484	0.68 458	0.48 467	0.53 503	0.73 499	1.02 394

ACVNet_1	6.63 579	14.79 607	21.40 571	3.59 592	3.17 572	4.69 560	2.46 547	4.24 460	3.34 445	3.11 529	2.86 517	23.21 620	4.59 552	11.06 535	12.59 566	3.75 596	2.34 538	2.60 591	1.80 589	3.70 590	3.31 504

NVStereoNet_ROB	6.63 579	9.57 554	19.28 342	3.19 584	2.11 546	3.69 317	1.99 525	4.32 500	6.27 591	3.26 541	24.57 623	5.45 572	11.39 598	13.56 603	12.37 565	2.79 582	2.05 529	1.76 581	1.75 587	1.49 567	1.75 447
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 581	9.03 549	20.68 509	2.98 580	2.79 564	11.93 603	3.56 582	5.39 578	11.65 601	3.55 552	9.59 592	6.77 583	6.72 574	12.28 579	11.56 557	2.88 585	2.36 539	2.50 588	1.84 592	2.89 583	2.72 487

JetBlue	6.69 582	12.01 568	14.30 208	1.98 539	4.64 592	11.97 604	12.29 608	5.39 578	4.32 531	3.81 559	4.51 561	9.50 595	6.53 573	10.22 502	14.50 576	1.32 562	1.47 512	1.18 569	1.36 578	7.48 617	5.05 527

FCDSN-DC	6.71 583	1.18 366	21.61 579	1.29 378	1.10 347	4.38 486	2.59 555	4.58 552	5.52 577	9.58 606	11.19 598	19.17 614	17.69 616	13.03 595	17.11 594	0.73 528	0.57 430	0.61 524	0.60 520	0.71 497	0.92 378
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 584	14.78 606	22.17 594	3.56 590	3.11 570	4.14 434	2.23 539	4.08 397	3.84 496	1.67 224	3.96 556	5.86 577	2.87 495	10.30 508	17.16 597	26.09 635	2.24 535	2.53 589	1.79 588	3.91 596	3.28 503

FC-DCNN	7.08 585	1.01 328	21.89 583	1.74 516	1.64 496	8.18 596	2.31 543	6.50 590	9.16 597	10.85 615	11.33 599	19.85 616	13.33 602	12.94 593	17.10 593	0.72 525	0.57 430	0.59 517	0.57 514	0.64 470	0.69 321

IMH	7.25 586	16.24 621	21.08 543	4.40 602	3.79 582	5.46 580	3.03 568	5.58 584	6.26 590	4.92 579	10.32 594	9.24 594	8.30 590	13.62 604	11.56 557	4.84 614	3.00 559	3.09 603	2.14 601	4.38 602	3.83 515

tt	7.29 587	0.58 82	7.34 150	4.04 597	2.30 556	12.04 605	20.18 616	15.60 622	7.41 593	3.46 548	3.36 541	5.36 567	6.39 571	4.27 367	7.46 533	9.80 624	11.53 613	7.04 622	7.45 622	6.31 610	3.81 514

FC-DCNN v2	7.41 588	0.98 316	22.19 595	1.75 518	1.64 496	8.98 599	2.37 545	7.60 593	9.44 598	11.09 616	11.95 603	20.04 617	16.35 613	12.99 594	17.14 596	0.72 525	0.57 430	0.59 517	0.57 514	0.64 470	0.68 318

LVE	7.57 589	15.80 618	21.28 565	3.69 594	3.19 574	4.54 521	2.78 557	10.13 602	11.63 600	3.24 539	11.52 601	18.10 611	4.55 551	11.67 564	10.30 547	4.62 613	2.95 554	2.56 590	1.91 594	3.63 589	3.26 502

EKT-Stereo	7.93 590	0.75 213	21.17 558	1.84 527	109.80 643	4.51 516	0.61 132	4.13 415	1.59 108	1.89 262	1.24 141	1.96 327	1.35 287	4.02 359	1.36 251	0.42 372	0.31 254	0.29 219	0.27 243	0.35 257	0.78 350

DGSMNet	8.13 591	2.31 483	18.62 312	2.77 573	13.96 612	6.91 591	42.17 633	4.16 427	2.53 285	2.25 384	3.21 535	3.41 476	1.69 390	9.19 467	3.03 475	3.79 598	10.31 608	11.70 630	5.68 619	4.38 602	10.58 571

MonStereo1	8.19 592	2.63 493	9.96 167	4.90 609	3.64 578	18.09 615	2.55 551	5.89 588	5.83 584	5.29 583	13.95 609	7.40 586	45.20 638	13.30 600	6.87 524	4.47 606	1.10 501	2.69 596	1.59 582	4.07 599	4.31 521

Dean	8.35 593	15.23 614	22.34 597	3.76 595	3.55 576	4.81 569	3.51 578	5.34 574	5.37 573	4.49 574	26.13 624	25.59 626	4.33 548	11.21 546	13.12 568	3.78 597	2.31 537	2.90 599	1.89 593	4.04 597	3.34 506

MADNet++	8.64 594	6.17 531	13.88 201	6.61 612	5.25 595	10.15 600	14.20 611	5.89 588	8.25 594	7.14 595	8.18 580	6.41 581	9.84 596	11.71 569	16.73 588	9.65 623	5.03 573	8.63 624	5.68 619	4.83 606	8.57 557

MultiAttention	9.51 595	0.66 141	18.16 302	2.27 552	22.44 624	36.03 630	8.40 604	5.18 572	2.72 309	2.59 470	5.12 567	5.53 574	1.60 354	52.66 643	8.87 540	0.51 465	0.24 150	0.52 490	0.94 553	6.88 614	8.91 561

UNDER WATER-64	10.08 596	14.27 594	22.85 603	5.26 611	4.88 594	11.00 602	4.57 594	11.41 603	17.25 619	7.68 597	9.72 593	15.96 610	21.47 623	11.12 542	16.63 587	4.38 603	2.88 553	4.41 617	2.95 614	7.12 615	5.81 535

TorneroNet-64	10.52 597	14.33 596	21.95 587	4.29 599	3.76 579	13.77 608	2.83 561	14.96 619	23.11 627	10.24 612	23.77 622	13.44 606	8.15 589	13.98 608	17.70 603	4.03 601	2.73 549	3.23 605	2.53 605	7.27 616	4.35 523

FINET	10.59 598	14.44 601	25.84 611	2.30 554	3.90 583	21.74 617	25.19 620	8.85 600	16.99 615	2.68 485	15.19 611	11.45 598	13.83 604	6.71 419	15.11 579	0.80 537	8.59 593	0.53 497	0.44 468	0.62 459	16.67 600

JetRed	10.68 599	26.07 628	35.62 619	4.40 602	4.16 589	15.72 612	13.07 610	14.57 618	5.83 584	5.85 587	5.55 570	10.12 596	7.37 580	8.86 459	25.99 624	3.33 590	3.82 566	3.59 611	2.98 615	8.51 620	8.22 552

notaker	10.92 600	14.17 593	20.38 461	4.56 606	3.98 585	6.29 585	3.53 580	7.68 594	5.10 568	9.04 604	46.37 635	13.84 609	28.85 625	14.18 610	14.16 573	4.57 609	3.19 560	3.52 608	2.70 609	8.16 619	4.13 519

xyz-stereo	10.93 601	0.71 176	79.25 643	0.70 49	0.45 53	83.14 643	0.77 248	2.68 166	1.49 80	2.28 395	32.01 627	2.76 419	1.61 360	5.80 391	3.32 485	0.29 138	0.18 16	0.33 324	0.23 162	0.26 85	0.29 24

UNDER WATER	11.28 602	13.60 580	22.90 604	5.11 610	4.53 591	7.75 594	3.75 586	12.50 610	21.62 626	7.80 599	10.68 595	23.75 622	35.20 626	11.54 559	17.40 599	4.46 605	2.95 554	4.23 616	2.90 613	6.57 611	6.27 539

WQFJA1++	12.03 603	0.43 12	31.04 618	0.99 220	1.15 360	1.59 65	0.41 54	2.16 92	1.00 20	95.97 647	0.74 39	0.46 34	0.54 40	1.34 104	0.79 88	0.31 191	0.57 430	0.21 19	0.21 106	100.28 643	0.40 128

EDNetEfficientorigin	12.42 604	3.26 504	179.44 649	1.21 337	1.00 312	2.89 171	1.82 517	3.05 214	5.37 573	8.87 602	4.78 563	4.17 528	4.80 553	9.91 488	11.32 554	0.41 361	0.41 346	0.62 531	0.88 549	1.33 563	2.81 489

TCMNet-wrong-test	12.48 605	15.10 612	19.66 363	22.40 626	19.87 621	15.98 614	12.30 609	23.88 624	4.80 560	6.29 591	6.46 572	18.38 613	15.65 611	10.50 512	10.86 549	9.07 622	4.79 569	5.34 619	3.95 616	12.27 625	12.13 575

DStereoSA	12.54 606	6.88 536	16.88 269	11.79 623	16.87 614	22.28 618	25.54 622	6.75 591	17.06 617	6.99 594	15.95 615	6.00 579	13.94 607	7.99 447	27.57 626	8.61 620	9.15 602	1.51 578	8.23 624	4.04 597	16.83 607

WAO-8	12.61 607	16.02 619	21.99 589	3.55 588	3.10 568	15.07 609	2.80 558	12.81 612	19.10 624	7.93 600	13.05 605	11.75 599	8.46 592	83.86 645	15.10 577	3.51 591	1.94 526	3.54 609	1.96 595	3.72 591	2.89 492

Venus	12.61 607	16.02 619	21.99 589	3.55 588	3.10 568	15.07 609	2.80 558	12.81 612	19.10 624	7.93 600	13.05 605	11.75 599	8.46 592	83.86 645	15.10 577	3.51 591	1.94 526	3.54 609	1.96 595	3.72 591	2.89 492

U	12.87 609	0.43 12	2.54 89	0.68 39	58.93 637	63.36 642	0.33 21	1.95 69	1.08 27	0.62 21	0.83 59	0.46 34	0.57 49	0.91 10	0.50 7	0.31 191	0.17 9	63.34 642	59.81 641	0.30 152	0.26 11

LSM	13.03 610	7.72 544	21.01 535	55.44 640	85.65 638	3.65 308	6.27 597	3.91 346	5.06 567	5.63 584	13.91 608	3.53 493	3.46 532	9.93 490	4.36 501	0.72 525	0.95 487	0.72 547	0.85 548	1.09 546	26.67 625

SGM+DAISY	13.18 611	14.36 597	24.65 610	8.10 615	13.49 611	22.47 619	25.54 622	12.13 608	17.08 618	14.77 619	15.82 613	12.17 603	13.97 609	12.65 591	18.22 607	8.40 618	9.18 604	1.23 571	1.33 576	1.23 559	16.81 606

DStereoFS	13.73 612	14.37 598	21.48 574	14.07 624	16.86 613	23.31 620	25.20 621	13.01 614	17.04 616	15.22 620	16.10 618	11.86 602	13.95 608	10.88 524	15.98 583	8.74 621	9.17 603	2.60 591	5.33 618	2.58 580	16.74 604

MSAF-DinoV2	14.43 613	15.18 613	21.76 582	2.38 558	1.44 451	4.01 398	1.38 469	8.63 598	9.06 596	2.28 395	1.99 384	5.37 568	5.16 557	177.39 651	15.79 581	0.49 443	0.34 282	0.40 417	0.60 520	6.27 609	8.64 559

MANE	15.29 614	13.67 582	23.58 607	10.15 619	13.37 609	23.58 622	23.86 618	27.83 627	26.26 628	12.02 618	15.10 610	19.83 615	18.01 617	15.68 613	20.35 615	8.58 619	9.20 605	3.05 602	4.19 617	0.82 519	16.69 601

SGM-ForestM	15.60 615	14.94 610	28.17 617	7.84 614	10.49 602	23.43 621	24.58 619	20.87 623	16.87 613	15.92 623	15.89 614	27.08 627	22.45 624	24.86 624	28.42 630	3.85 599	8.90 597	0.55 506	1.15 567	0.64 470	15.05 587

USTest	15.98 616	15.57 617	22.51 601	18.47 625	16.98 615	26.39 623	36.05 629	27.65 626	12.77 604	10.72 614	10.87 596	18.34 612	15.08 610	18.60 615	23.36 617	4.90 615	5.38 575	7.40 623	7.45 622	9.88 622	11.26 573

DGTPSM_ROB	16.67 617	21.79 626	40.19 623	10.00 618	19.05 619	12.43 606	33.20 626	13.71 615	18.09 622	9.71 607	22.85 620	13.77 607	19.64 618	21.23 616	24.07 618	5.09 616	8.95 598	5.62 620	11.49 625	6.73 612	15.75 597

DPSMNet_ROB	16.76 618	21.81 627	40.95 624	10.20 620	19.08 620	12.43 606	33.21 627	13.73 616	18.21 623	9.76 608	22.88 621	13.78 608	19.64 618	21.39 617	24.21 619	5.20 617	8.97 599	5.63 621	11.51 628	6.80 613	15.82 598

KSHMR	17.50 619	14.38 600	22.35 598	4.50 604	4.51 590	8.17 595	3.33 573	15.44 621	76.15 644	7.32 596	61.40 639	56.33 640	5.66 563	32.91 627	13.97 572	4.42 604	2.99 558	3.64 612	2.79 611	5.13 607	4.55 525

LE_ROB	19.18 620	12.99 575	48.22 627	8.42 617	23.91 625	7.26 592	19.71 615	9.92 601	38.58 636	43.44 632	21.85 619	28.15 628	41.18 629	23.00 620	54.71 635	0.38 339	0.34 282	0.32 288	0.36 405	0.43 357	0.49 210

coex-ft	20.00 621	11.54 565	120.82 646	1.18 323	1.30 411	2.36 120	1.99 525	2.96 208	13.96 606	129.83 649	8.40 585	5.88 578	52.82 640	9.93 490	31.13 631	0.61 498	0.62 447	0.50 482	0.49 487	1.10 548	2.63 483

DPSM_ROB	20.83 622	20.01 624	26.54 614	23.64 628	22.42 622	31.06 625	39.94 631	34.02 631	17.42 620	15.35 621	16.05 616	24.04 623	20.69 621	23.28 622	27.60 627	10.77 625	9.41 606	11.68 628	11.50 626	14.48 626	16.71 602

DPSM	20.83 622	20.01 624	26.54 614	23.64 628	22.42 622	31.06 625	39.94 631	34.02 631	17.42 620	15.35 621	16.05 616	24.04 623	20.69 621	23.28 622	27.60 627	10.77 625	9.41 606	11.68 628	11.50 626	14.48 626	16.71 602

ktn	22.24 624	14.37 598	20.30 452	4.54 605	4.02 586	6.52 587	4.50 593	6.78 592	78.80 646	84.67 645	100.54 648	58.48 641	8.39 591	13.13 596	17.09 592	4.61 612	3.24 561	3.49 607	2.62 607	4.70 605	3.96 518

LRCNet_RVC	25.63 625	33.47 629	24.35 609	31.77 630	32.74 626	6.73 589	1.19 435	25.87 625	4.67 551	28.95 624	30.91 625	24.89 625	17.54 615	27.82 625	24.57 621	35.48 636	25.62 636	35.91 638	33.80 637	31.95 637	34.38 638

TorneroNet	26.32 626	14.70 603	22.40 599	4.24 598	4.08 587	54.72 634	3.19 570	15.11 620	76.73 645	57.99 640	82.55 645	86.65 645	45.79 639	13.34 601	18.51 608	4.52 608	2.86 552	3.45 606	2.63 608	8.75 621	4.28 520

DLNR_Zeroshot_test	29.83 627	55.48 640	50.99 630	183.84 646	114.74 644	3.44 254	0.28 8	29.52 629	1.59 108	1.03 150	1.25 145	0.93 169	0.64 73	3.95 358	1.62 316	37.16 637	1.69 521	0.26 127	0.23 162	92.97 641	15.07 588

DLNR-FE	29.89 628	56.07 642	50.63 629	183.98 647	105.34 640	3.44 254	0.28 8	29.60 630	1.59 108	1.03 150	1.25 145	0.93 169	0.64 73	3.83 352	1.62 316	40.96 638	1.67 520	0.26 127	0.23 162	99.33 642	15.08 589

HanzoNet	31.86 629	17.33 622	21.23 562	7.52 613	5.85 598	7.49 593	3.61 585	14.35 617	13.37 605	50.38 636	46.35 634	44.46 630	56.50 641	36.53 631	28.25 629	64.05 642	58.31 643	9.45 626	89.24 645	31.17 636	31.77 630

Hybrid-DGEV	41.83 630	40.11 633	53.12 633	47.72 635	44.97 631	62.36 635	80.65 642	68.25 638	34.71 629	30.51 625	31.94 626	48.29 638	41.41 630	46.69 641	55.61 642	21.63 632	18.85 622	23.48 636	23.21 633	29.16 631	33.99 637

FlowAnything	41.86 631	39.86 630	53.27 635	47.82 639	45.01 632	62.36 635	80.44 640	68.40 643	35.33 635	30.77 629	32.01 627	48.15 634	42.00 635	46.64 640	55.21 637	21.70 634	18.87 623	23.47 635	23.12 630	29.11 629	33.59 632

Selective-RAFT-Error	41.88 632	40.10 632	53.23 634	47.74 636	45.20 634	62.42 637	80.58 641	68.27 639	34.95 633	30.85 630	32.30 629	48.08 633	42.07 636	46.54 635	54.92 636	21.60 629	19.12 629	23.46 631	23.15 632	29.14 630	33.95 636

RAFT-FEzeroshot	41.89 633	40.15 635	52.92 631	47.78 637	45.48 635	62.42 637	80.67 644	68.35 641	34.76 630	30.69 627	32.35 631	48.23 636	41.82 633	46.61 637	55.50 639	21.61 630	18.89 624	23.46 631	23.21 633	29.18 633	33.72 633

RAFT-FE	41.89 633	40.15 635	52.92 631	47.78 637	45.48 635	62.42 637	80.67 644	68.35 641	34.76 630	30.69 627	32.35 631	48.23 636	41.82 633	46.61 637	55.50 639	21.61 630	18.89 624	23.46 631	23.21 633	29.18 633	33.72 633

CasAABBNet	41.89 633	40.14 634	53.33 636	47.71 634	45.10 633	62.42 637	80.65 642	68.29 640	34.85 632	30.67 626	32.34 630	48.22 635	41.76 632	46.61 637	55.60 641	21.59 628	18.89 624	23.46 631	23.21 633	29.17 632	33.75 635

HaxPig	43.31 636	43.63 637	45.01 625	33.88 631	35.67 628	32.79 627	30.52 625	45.50 634	42.95 637	48.75 633	48.14 636	43.24 629	40.44 628	44.58 633	43.63 632	47.17 639	49.30 640	51.65 640	50.37 639	43.72 638	45.27 641

AVERAGE_ROB	44.46 637	45.87 638	46.48 626	40.54 633	38.62 629	32.95 628	30.49 624	46.80 635	43.31 638	49.57 634	48.93 637	44.57 631	39.87 627	45.01 634	43.89 633	48.70 640	50.65 641	50.80 639	49.79 638	45.54 639	46.89 642

MEDIAN_ROB	47.37 638	49.00 639	49.74 628	40.28 632	39.94 630	34.93 629	33.41 628	49.78 636	46.38 640	53.04 637	52.61 638	47.67 632	42.28 637	48.33 642	47.25 634	52.06 641	53.99 642	54.28 641	53.48 640	48.70 640	50.27 643

LSM0	49.69 639	40.02 631	53.50 637	97.07 641	129.56 645	62.65 641	79.82 639	68.02 637	35.12 634	33.72 631	33.34 633	48.41 639	41.54 631	46.57 636	55.40 638	21.63 632	19.16 630	23.60 637	23.13 631	29.46 635	52.08 644

BEATNet-Init1	51.93 640	71.67 643	99.39 645	10.91 622	13.10 606	84.39 644	59.36 635	73.78 644	67.97 643	88.09 646	88.15 646	91.73 646	97.51 646	85.13 647	72.56 646	2.59 581	5.18 574	1.20 570	1.49 581	10.61 623	13.83 578

Anonymous_1	57.77 641	19.65 623	26.12 612	23.12 627	141.97 647	30.79 624	39.72 630	34.10 633	16.98 614	70.09 644	15.64 612	23.44 621	19.73 620	23.03 621	27.21 625	164.70 650	9.02 600	130.41 643	137.42 647	161.21 651	41.01 640

PML	64.55 642	56.00 641	20.79 521	8.10 615	32.82 627	147.60 648	247.57 651	12.71 611	45.39 639	111.32 648	288.85 651	101.42 647	100.62 647	31.63 626	15.84 582	13.96 627	4.84 570	10.95 627	6.18 621	28.99 628	5.33 531

RSGM-EC	109.57 643	104.25 647	68.53 639	115.30 642	109.29 641	116.06 645	139.00 647	126.85 648	55.85 641	55.24 638	70.93 640	116.40 649	111.43 648	176.32 649	174.60 649	117.23 644	71.46 644	140.49 646	83.40 643	123.40 645	115.37 646

acva	109.57 643	104.25 647	68.53 639	115.30 642	109.29 641	116.06 645	139.00 647	126.85 648	55.85 641	55.24 638	70.93 640	116.40 649	111.43 648	176.32 649	174.60 649	117.23 644	71.46 644	140.49 646	83.40 643	123.40 645	115.37 646

xxxxx1	112.85 645	94.19 644	38.10 620	228.21 649	161.02 648	39.23 631	61.26 636	92.54 645	79.08 647	63.44 641	74.84 642	77.80 642	69.88 642	33.55 628	70.96 643	117.25 646	130.44 648	258.49 649	273.88 649	145.63 648	147.24 649

tt_ll	112.85 645	94.19 644	38.10 620	228.21 649	161.02 648	39.23 631	61.26 636	92.54 645	79.08 647	63.44 641	74.84 642	77.80 642	69.88 642	33.55 628	70.96 643	117.25 646	130.44 648	258.49 649	273.88 649	145.63 648	147.24 649

ff	112.85 645	94.19 644	38.10 620	228.21 649	161.02 648	39.23 631	61.26 636	92.54 645	79.08 647	63.44 641	74.84 642	77.80 642	69.88 642	33.55 628	70.96 643	117.25 646	130.44 648	258.49 649	273.88 649	145.63 648	147.24 649

ASD4	117.27 648	129.52 649	123.56 647	122.58 644	90.02 639	142.70 647	121.49 646	155.40 651	106.26 650	137.15 650	93.99 647	116.23 648	77.54 645	123.37 648	97.34 647	115.20 643	101.37 646	138.98 645	118.15 646	131.38 647	103.11 645

DPSimNet_ROB	143.68 649	156.64 650	170.66 648	162.59 645	135.40 646	195.13 649	174.01 649	141.76 650	167.78 652	174.58 651	138.78 649	186.01 651	183.75 650	82.32 644	97.85 648	151.24 649	102.48 647	131.25 644	82.78 642	115.21 644	123.37 648

test_example2	213.42 650	219.67 651	222.97 650	213.78 648	220.82 651	199.03 650	200.49 650	189.27 652	143.61 651	211.05 652	218.08 650	210.69 652	205.21 651	221.14 652	216.49 651	236.74 651	242.08 652	213.66 648	216.96 648	235.55 652	231.06 652

ccccc	591.61 651	628.29 652	644.85 651	567.59 652	570.62 652	580.23 651	640.00 652	613.89 653	497.61 653	613.55 653	650.61 652	554.19 653	636.68 652	666.02 653	654.04 652	780.28 653	507.01 653	391.46 653	342.94 653	701.16 653	591.18 653

GS-Stereo							0.81 283	3.44 263	4.24 520	0.80 73	0.93 75	0.76 118	0.80 135	1.07 35	0.84 106	0.28 111	0.54 420	0.26 127	0.26 222	0.29 129	27.59 627

FADE		14.73 604		10.62 621	13.30 608			28.45 628	8.38 595	5.17 582		11.84 601		44.20 632		481.80 652	167.92 651	346.21 652	320.29 652	7.64 618	6.52 542

Low-res two-view benchmark